Rudrojas Kunvar

Als er sich im vergangenen Jahr mit einem Risikokapitalgeber traf, erhielt der 16-jährige Rudrojas Kunvar ein Angebot, das selbst die gelassensten Teenager begeistern würde: 300.000 Dollar (etwa 277.000 Euro) erhalten, die Highschool abbrechen und sein KI-Startup Vollzeit leiten.

„Es waren definitiv ein paar harte Wochen des Überlegens“, sagte Kunvar, der in Germantown, Maryland, lebt, gegenüber BUSINESS INSIDER (BI). „Das ist eine Menge Geld.“

Kunvar hatte den Sommer zuvor damit verbracht, Evion zu entwickeln, ein kostenloses KI-Tool zur Analyse von Feldfrüchten, das Bilder von einfachen Kameradrohnen nutzt, die Landwirte selbst kaufen können. Das KI-Modell analysiert die Bilder und erstellt eine Karte des Gesundheitszustands der Pflanzen, die Landwirte in ihre bestehenden Plattformen integrieren oder über ein Dashboard abrufen können. Grün bedeutet gesund, Rot bedeutet ungesund.

Evion

„Landwirte können damit die Zukunft ihrer Felder vorhersagen“, sagte Kunvar. „Man sieht, welche Bereiche mehr Wasser oder Dünger benötigen, anstatt einfach überall zu sprühen.“

Wie im Bauwesen und in der Verteidigung verändern Drohnen auch die Landwirtschaft in den USA. Laut Forschern der Michigan State University waren im Jahr 2025 etwa 5500 landwirtschaftliche Drohnen bei der Federal Aviation Administration registriert, nach rund 1000 im Jahr 2024.

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Kunvar sagte, Evion könne Landwirten helfen, Geld zu sparen, da die gezielten Daten die Unsicherheit über den Gesundheitszustand der Felder reduzieren. Das verringert die Wahrscheinlichkeit, Wasser oder Dünger zu verschwenden.

Evion ist als kostengünstige Alternative zu Unternehmen positioniert, die teure Drohnenprodukte oder Dienstleistungen vermarkten. Stattdessen können Landwirte günstige Kameradrohnen kaufen, eigene Fotos machen und die Daten selbst hochladen.

„Es soll ein erschwinglicheres Modell für kleine bis mittlere Betriebe sein“, erklärte Kunvar.

Nachdem Evion aufgebaut war, arbeitete Kunvar mit Jacob Lee zusammen, der Erfahrung mit der Entwicklung von Tech-Tools hat, um die Reichweite zu erweitern. Der erste Pilotstart erfolgte im Herbst.

Letztendlich lehnte Kunvar das Angebot über 300.000 Dollar ab, da er sicherstellen wollte, dass sein Produkt zugänglich bleibt und nicht nur der Profitmaximierung dient.

Wenig KI-Fortschritte in der Landwirtschaft

Die Idee für Evion entstand während Kunvars zweitem Highschool-Jahr an der Poolesville High School in Montgomery County, als er ein Gemeindefest besuchte. Ein Drittel des Montgomery County ist als Agricultural Reserve ausgewiesen, also als geschütztes Land, um ländliche Flächen zu erhalten.

„Ich fragte einen Landwirt, wie er erkennt, wann eine Krankheit droht oder was leichte Verfärbungen bedeuten“, sagte Kunvar. „Im Grunde sagte er, er müsse raten. Ich sprach mit ein paar weiteren Landwirten und stellte fest, dass alle ähnliche Antworten gaben.“

Kunvar, der angab, schon immer eine Leidenschaft für Technologie gehabt zu haben, war überrascht. „Wir haben viele KI-Fortschritte in verschiedenen Branchen gesehen“, sagte er. „Warum passiert im Bereich Landwirtschaft so wenig?“

Ursprünglich wollte Kunvar eine eigene Flotte vollautonomer Drohnen entwickeln, die die Daten erfassen könnten, entschied sich nach Gesprächen mit Mentoren und Berechnungen jedoch für einen anderen Ansatz. Stattdessen studierte er Drohnen und identifizierte den Hauptkostenfaktor: die Multispektralkamera.

„Die Kamera war der größte Kostenfaktor. Ich fragte mich: ‚Was, wenn es eine Möglichkeit gibt, ähnliche Daten ohne diese Kamera zu bekommen? Was, wenn ich eine einfache Kamera nutzen könnte?‘“, sagte Kunvar.

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Partnerschaften mit Landwirtschafts-Nonprofits

Er verwies auf Tesla und seine autonomen Fahrzeuge als Beweis, dass das funktionieren kann. Im Gegensatz zu Waymo und anderen Firmen, die Lidar nutzen, verlässt sich Tesla auf Kameras.

Nachdem die Logistik und das KI-Modell eingerichtet waren, suchten die Gründer Kunden über Kaltakquise per E-Mail und LinkedIn. Bessere Ergebnisse erzielten sie jedoch durch Partnerschaften mit landwirtschaftlich orientierten Nonprofits und Organisationen, um Landwirte zu erreichen. Heute hilft die Technologie Landwirten in Nordamerika, Südostasien und Indien.

Für die Zukunft plant Kunvar, Evion weiter auszubauen und Chancen in anderen Bereichen, einschließlich KI-Infrastruktur, zu erkunden. „Im Unternehmertum gibt es viel Ungewissheit, besonders bei Startups, aber ich habe gelernt, dass in der Ungewissheit auch Schönheit liegt“, sagte Kunvar. „Es gab Zeiten, in denen nichts funktionierte, und dann erzielt man den kleinsten Erfolg, und man denkt: ‚Wow, vielleicht kann ich das doch schaffen.‘“

Lest das Original auf Business Insider US.

Ein Startup aus dem Hause Dr. Oetker setzt auf gesunde Tiefkühlgerichte für „Highperformer“. Eigentlich vertreibt Juit über E-Commerce – doch jetzt hat es in Berlin-Mitte auch einen Pop-up-Store eröffnet.

Marc Sarembe

Berlin-Mitte, Zimmerstraße 69. Der Boden glänzt so makellos wie die Glasfassaden der umliegenden Bürokomplexe. Der Pop-up-Store von Juit wirkt weniger wie ein Restaurant, als wie eine schick designte Tankstelle für den menschlichen Motor. Die knallbunten Farben der Fertiggerichte schreien gegen die klinische Sterilität der Einrichtung an. Grauer Boden, blau-graue Bestuhlung, glänzende Schränke. Hier ist alles auf Effizienz getrimmt. Keine Kellner, die nach dem Befinden fragen, kein langes Studium der Speisekarte.

Nur ein riesiges, metallenes Tiefkühlregal. Ich fühle mich in die TK-Abteilung meines Stamm-Supermarktes versetzt, als eine freundliche Mitarbeiterin den Moment unterbricht. „Warst du schon mal hier?“ „Nein“.

Marc Sarembe

Das Gericht, das ich mir aussuche, ist vergriffen. Sie empfiehlt stattdessen „Peanut-Chicken“. Ich hole das „Peanut-Chicken“. Karte ans Lesegerät, kurzes Piepen, fertig. Bezahlt wird natürlich bargeldlos.

Essen auf die Nahrungsaufnahme reduzieren

Juits Slogan „Das Leben ist zu kurz, um schlecht zu essen“ zielt direkt auf eine Generation, die zwischen Selbstoptimierung und Zeitmangel feststeckt. Es ist der nächste logische Schritt nach HelloFresh. Doch während die Kochboxen das Einkaufen ersetzen, scheiterten viele Nutzer am Ende doch an der Realität: an der verschrumpelten Bio-Zucchini im Gemüsefach und dem Abwasch nach dem „schnellen“ 30-Minuten-Rezept. Juit verspricht HelloFresh ohne Reue. Wer am Abend keine Lust auf das Schlachtfeld in der Küche hat, muss hier nicht mal zum Messer greifen.

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Kochboxen verkaufen ein Versprechen: Du kochst selbst, du lernst was, du machst und sparst dir den Gang zum Supermarkt. Aber Juit verkauft Erlösung. Keine Tüte, kein Rezept. Ohne schlechtes Gewissen, Geschmacksverstärker und Zusatzstoffe. Ein Blick auf die Rückseite der Verpackung verrät, die Nährwerte passen zum Konzept: 1,6 Gramm Zucker und 7,1 Gramm Eiweiß auf 100 Gramm beim „Chicken-Curry“. Ich schiebe die Schale in die Mikrowelle – und circa acht Minuten später ist das Abendessen kein Plan mehr, sondern ein Ergebnis.

TK für Gutverdiener

Hinter dem hippen Berliner Auftritt steckt geballte westfälische Wirtschaftskraft. 2019 gründeten Serdar Mansour Azar und Ingmar Knudsen „Juit“, allerdings nicht im Hinterhof, sondern unter dem Dach von Dr. Oetker. Es ist das „Direct-to-Consumer“-Labor des Bielefelder Riesen, der Versuch, das schmuddelige Image der Tiefkühlpizza gegen gesunde, schockgefrostete High-Tech-Mahlzeiten zu tauschen. Mit Juit setzt Dr. Oetker am Zeitgeist an. Der digitale Vertrieb ermöglicht eine direkte Kundenbindung, ohne dass der Umweg über stationäre Supermarktketten nötig ist. Juit ist der Versuch, technologische Innovation, Datenanalyse und neue Vertriebswege zu vereinen. Dabei ist Juit vor allem ein Zahlenspiel. Die kleinste Box mit sechs Gerichten kostet 56,94 Euro, das sind 9,49 Euro pro Mahlzeit. Wer sich für den Monatsvorrat von 30 Mahlzeiten entscheidet, drückt den Preis auf 7,89 Euro. Trotzdem ist das vergleichsweise teuer.

Marc Sarembe

In Berlin geht Juit einen Schritt weiter und startet seinen ersten Pop-up-Store. Ziel ist es, die Produkte sichtbar zu machen und außerhalb des klassischen E-Commerce zu werben. Kundinnen und Kunden können die Gerichte vor Ort probieren oder zum Lunch vorbeikommen. Geht das Konzept auf, sei auch die Eröffnung weiterer Geschäfte vorstellbar.

Hauptsache schnell

Marc Sarembe

Acht Minuten und 30 Sekunden. So lange dauert die Zubereitung in der Mikrowelle. Es ist eine seltsame Zeitspanne des Stillstands in Berlin-Mitte. „Wer kommt zu euch zum Mittagessen?“, frage ich den Inhaber Serdar, dessen Kollege mich einige Tage zuvor auf der Straße angesprochen hatte. Seine Antwort passt zur Umgebung: „Highperformer“. Ich begebe mich auf die Suche nach „Highperformern“ und schaue mich um. Hinter mir sitzt ein Mann zusammen mit einer Frau am Tisch. Sie reden im Business-Slang über Social Media und Strategien. Kurz nach dem Lunch sind sie schnell wieder aus dem Geschäft, die Zeit drängt. Dann betritt ein weiterer Kunde den Store, Dresscode Business Casual, er wird per Du begrüßt. „Bei uns auf der Arbeit ist das gerade voll das Ding“, erzählt er der Mitarbeiterin und holt seinen Lunch ab. Schnell bezahlen und schon ist er verschwunden. Immer wieder bleiben Passanten vor dem Schaufenster stehen und starren ins Innere. Das Konzept scheint zu polarisieren. Das auffällige Design bewegt die Umgebung, die sonst eher trist erscheint.

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Viel Biss, wenig Bums

Acht Minuten 30. Ein „Pling“ beendet das Warten. Besonders appetitlich sieht das Peanut-Chicken auf den ersten Blick nicht aus. Nach dem Abziehen der Folie begegnet mir ein leichter, angenehmer Erdnuss-Geruch. Der erste Bissen überrascht: Das Gemüse ist knackig und schmeckt frisch. Es ist erstaunlich, welche Wirkung das Schockfrosten hat. Die Sauce hat eine angenehme Schärfe. Das Fleisch ist zart und saftig, wenn auch geschmacklich etwas fade. Es fehlt mir an Koch-Basics; die Röstaromen einer Pfanne schmecke ich nicht heraus. Doch im Zusammenspiel mit dem Reis wird die Sache stimmig. Die Portion ist ordentlich: Selbst als bekennender Vielfraß fühle ich mich nach dem Mittagessen gesättigt, auch wenn ich nach einer harten Sporteinheit wohl die teurere XL-Variante wählen müsste.

Regional, antibiotikafrei, gesund – Juit wirft mit den richtigen Schlagworten um sich, um das schlechte Gewissen der Tiefkühl-Käufer zu beruhigen. Doch am Ende bleibt die Frage: Ist das noch Essen oder schlicht Treibstoff? Am Abend finde ich es heraus. Zu Hause hübsch auf dem Porzellan-Teller angerichtet kippt das Gefühl, was ich zuvor im Laden hatte. Es fühlt sich für mich jetzt nicht mehr wie eine reine Nährstoffaufnahme an, sondern vielmehr wird es plötzlich ein Abendessen. Nicht weil es mehr Liebe hätte, sondern weil das Setting stimmt und ich die industrielle Kälte des Stores vergesse. Mit einem Mal funktioniert Juit für mich doch: als Vorrat für stressige Tage, zwei, drei Packungen im Tiefkühlfach, wenn Training und Termine den Abend auffressen.

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LLMs machen es heute extrem einfach, klug klingende Konzepte zu produzieren. In wenigen Minuten entstehen Businesspläne, Strategiepapiere, Produktvisionen und Pitch Decks auf hohem Niveau. Sprache ist sauber. Logik wirkt stimmig. Slides sehen professionell aus.

Das Problem: Gute Outputs sehen inzwischen aus wie Kompetenz. Sind es aber nicht.

Ich beobachte das regelmäßig bei Startup-Teams, vor allem in der Pre-Seed- und Early-Stage-Phase, aber auch in Innovation Units etablierter Organisationen. Die Geschwindigkeit, mit der qualitative Dokumente entstehen, steigt. Die Qualität der Umsetzung oft nicht, manchmal sinkt sie sogar.

Meine These: Wir erleben gerade eine neue Version von „Fake it till you make it“. Nur mit einem Unterschied. Viele bleiben im Fake stecken.

Warum LLMs diese Illusion verstärken

Die aktuellen LLMs sind vor allem Verstärker. Sie verstärken vorhandene Ideen, Denkmodelle und Annahmen. Sie ersetzen weder echte Erfahrung noch tiefes Verständnis für den Kontext.

Schnelle Ergebnisse erzeugen Sicherheit. Wer in einer Stunde ein fertiges Strategiepapier hat, fühlt sich vorbereitet. Das Gehirn bekommt ein falsches Signal: „Problem gelöst.“

In vielen Teams entsteht aktuell kein großer Effizienzgewinn, sondern zusätzlicher Overhead. KI-Outputs müssen permanent überprüft, korrigiert und angepasst werden. Das fühlt sich wie Beschleunigung an, ist aber oft nur ein improvisierter Quality-Assurance-Prozess. Das eigentliche Problem ist selten die KI. Es fehlt ein Setup für Standards und saubere Qualitätssicherung.

Wo es in der Realität kippt

Ein typisches Muster aus meiner Arbeit: Akademisch starke Founder-Teams bauen beeindruckende Konzepte. Deep Research. Saubere Modelle. Gute Storylines. Sobald es aber um Execution geht, bricht das System.

Kundengespräche werden vermieden oder mechanisch durchgeführt. Gespräche wirken wie Skriptabfragen. Keine echte Empathie. Kein echtes Zuhören. Keine Beziehung zum Kunden.

Auf der Tech-Seite sehe ich Ähnliches. In meiner aktuellen Umfrage mit 58 überwiegend Senior Engineers zeigt sich klar: AI-Code wird fast immer manuell überprüft. Vertrauen in KI als autonomen Entscheider existiert nicht. KI wird als Accelerator genutzt, nicht als Autorität.

Das ist kein Zufall. Denn produktive Software entsteht nicht durch Copy-Paste. Sie muss in bestehende Systeme und Rahmenbedingungen passen, Sicherheitsanforderungen erfüllen, Deployment-Prozesse integrieren und langfristig wartbar bleiben. Das kann aktuell keine einfache Prompt-Abkürzung ersetzen.
Teams, die das verstanden haben, gehen deshalb weg von Einzel-Prompts hin zu agentenbasierten Workflows mit klaren Übergaben, Prüfmechanismen und Verantwortlichkeiten.

Das eigentliche Problem ist dabei selten das Team. Es ist die fehlende strategische Entscheidung auf Management-Ebene, KI nicht nur als Produktivitätstool, sondern als neues Operating Model zu denken.

Welche Teams besonders gefährdet sind

Am stärksten gefährdet sind Teams, die:

• stark konzeptionell arbeiten, aber wenig operativ liefern
• wenig reale Kundenkontakte haben
• sich auf Präsentationen statt auf Systeme fokussieren
• Output mit Fortschritt verwechseln

Auch Innovationseinheiten in Corporates fallen oft in diese Kategorie. Viele Slides. Wenig reale Marktinteraktion. Viel Strategie. Wenig Ownership für Umsetzung.

Execution ist der neue Rare Skill

Execution bedeutet heute mehr als „machen“. Es bedeutet:

• komplexe Systeme und Kontext verstehen
• mit Unsicherheit arbeiten
• Feedback aus der Realität integrieren
• Technik, Menschen und Prozesse verstehen und orchestrieren
• Verantwortung übernehmen, wenn es nicht funktioniert
• und vor allem auch weitere Erfahrung sammeln und lernen mit KI zu wachsen

In meinen Umfrageergebnissen zeigt sich ein weiteres Muster: Der größte Aufwand liegt nicht im Schreiben von Code, sondern im Aufbau produktionsreifer Grundlagen. CI/CD, Infrastruktur, Sicherheit, Deployment. Genau dort entscheidet sich, ob ein Projekt tragfähig wird.

Execution ist nicht immer sexy. Aber sie ist der Engpass.

Wie LLMs sinnvoll genutzt werden sollten

LLMs sind kein Ersatz fürs Denken. Sie ist zur Zeit ein Sparringspartner.

Die besten Teams nutzen LLMs so:

• als Ideengenerator, nicht als Entscheidungsinstanz
• als Beschleuniger, nicht als Shortcut
• eingebettet in agentenbasierte Workflows und Review-Prozesse
• gekoppelt an klare Standards und Qualitätsschranken

Wer LLM-Output blind übernimmt, gibt Kontrolle ab. Wer die Technologie ignoriert, verliert Tempo. In der Praxis heißt das: KI beschleunigt Arbeit, aber sie nimmt dir nicht die Verantwortung ab. Und genau hier werden automatisierte Qualitätsmechanismen entscheidend. Ohne klare Checks, Standards und kontinuierliche Validierung skaliert KI nicht produktiv, sondern nur Fehler.

Was bedeutet das für die Zukunft?

Gerade im Startup-Ökosystem werden wir in den nächsten Jahren immer mehr brillante Konzepte sehen. Aber nur wenige Startups werden sie wirklich umsetzen können. Der neue Wettbewerbsvorteil ist nicht, Ideen zu haben. Nicht Slides. Nicht Prompts. Es ist die Fähigkeit, komplexe Realität in funktionierende Systeme zu übersetzen und zuverlässig auszuführen. 

Oder anders gesagt: In einer Welt mit künstlicher Intelligenz gewinnt, wer konsequent executed. Denn das ist der härteste Skill beim Aufbau reproduzierbarer, automatisierter Systeme.

Über den Autor
Peyman Pouryekta arbeitet seit fast zwei Jahrzehnten im Bereich Technologie und Produktentwicklung. Mit seinem Unternehmen beschäftige er sich intensiv mit dem Thema, wie Startups den schnellen Erfolg mit einhergehenden Wachstumsschmerzen in den Griff bekommen.

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Foto (oben): Shutterstock