Personio ist erstmals profitabel und übernimmt das KI-Startup aurio, um sein Recruiting-Geschäft auszubauen.

Personio

Zum ersten Mal seit der Gründung ist der Münchner HR-Softwareanbieter Personio profitabel. Parallel übernimmt das Startup den Recruiting-KI-Anbieter Aurio.

Personio gehört zu den bekanntesten HR-Tech-Unternehmen Europas. Mehr als 16.000 Firmenkunden nutzen die Software, über die rund 1,5 Millionen Mitarbeiter verwaltet werden.

Dass das Unternehmen nun profitabel ist, passt zu einem größeren Trend: In der Branche verschiebt sich der Fokus spürbar – weg vom reinen Wachstum, hin zu Geschäftsmodellen, die sich nachhaltig tragen.

Dieser Kurswechsel zeigt sich auch intern. Im Oktober 2025 entließ Personio 165 Mitarbeiter, rund zehn Prozent der Belegschaft – es war bereits die dritte größere Kündigungswelle innerhalb von anderthalb Jahren. Gleichzeitig zog sich das Unternehmen aus den USA zurück und schloss sein Büro in New York, um sich stärker auf Europa zu konzentrieren.

KI-Startup Aurio wird gekauft

Während Personio Kosten senkt und den Fokus schärft, investiert das Unternehmen gezielt in KI. Mit der Übernahme von Aurio holt es sich Technologie ins Haus, die zentrale Teile des Recruitings automatisieren soll. Das Münchner Startup entwickelt agentenbasierte KI-Systeme – also Software, die Prozesse eigenständig abarbeitet.

Der Bedarf dafür wächst. Recruiting wird für viele Unternehmen zunehmend ineffizient: Auf offene Stellen kommen mehr Bewerbungen als früher, gleichzeitig sinkt oft die Qualität. Ein Grund ist die wachsende Zahl automatisiert erstellter Bewerbungen. Für HR-Teams bedeutet das vor allem mehr Masse, nicht unbedingt bessere Kandidaten.

Aurio setzt genau an diesem Punkt an – bei der Suche und der Vorauswahl. Ein Teil der Arbeit soll automatisiert ablaufen, bevor Recruiter überhaupt eingreifen. Personio will diese Funktionen in sein bestehendes Recruiting-Produkt integrieren, das bereits von tausenden Unternehmen genutzt wird.

Profitabilität, Stellenabbau und KI-Zukauf ergeben so ein klares Bild: Personio entwickelt sich vom reinen Wachstums-Startup zu einem fokussierteren, effizienteren und stärker KI-getriebenen HR-Player.

Neue Gründerinnen und Gründer machen sich auf den Weg! Wir präsentieren heute folgende Auswahl frischer Startups, die man kennen sollte: maiasa, syntaccx, ZeroWait, iknowly und Placed.

Heute präsentiert deutsche-startups.de wieder frische Startups, die in letzter Zeit an den Start gegangen sind oder gerade erst ihren Stealth-Mode verlassen haben. Weitere neue Unternehmen findet ihr in unserem Newsletter  Startup-Radar.

maiasa
Bei maiasa aus München, von Dominik Breitbach auf die Beine gestellt, dreht sich alles ums Outfit. Die KI-gestützte App digitalisiert den Kleiderschrank der Nutzer:innen und generiert täglich personalisierte Outfit-Vorschläge. So soll „der Kleiderschrank wieder zu 100 % genutzt werden“.

syntaccx
Hinter syntaccx aus Reutlingen, von Julian Hermann und Thorge Lackner gegründet, steckt eine Plattform für industrielle Computer Vision, mit der Unternehmen synthetische Bilddatensätze aus CAD-Modellen erzeugen, Bilder automatisch labeln und Vision-Modelle trainieren können. 

ZeroWait
Das junge Berliner Logistik-Startup ZeroWait, das vom Company Builder Beam angeschoben wurde, bietet unter dem Motto „Zukunft des Datendienstes“ Medikamentenlieferungen über Paketstationen. Das Team von Günder Martin Andreas Schmidt verspricht Apotheken dabei eine „schnelle und wirtschaftliche Lieferung“.

iknowly
Die Firma iknowly aus Hamburg, von Taha Al-Taie ins Leben gerufen, positioniert sich als „Mentoring-Plattform für Karriereentwicklung“. Zur Idee schreibt das Team: “Wir verbinden Fachkräfte, Gründerinnen und Gründer sowie Jobsuchende mit erfahrenen Mentorinnen und Mentoren, die den deutschen Markt wirklich verstehen.“

Placed
Placed aus Berlin, von Kai Künne und Fatih Temel an den Start gebracht, entwickelt eine KI-Vertriebsplattform für Personalvermittler. Das Startup analysiert den „Stellenmarkt in Echtzeit, erkennt Unternehmen mit akutem Bedarf, priorisiert Vermittlungschancen und unterstützt“ Nutzende „bei der Vorqualifizierung und gezielten Ansprache“.

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Foto (oben): Bing Image Creator – DALL·E 3

Caroline McCloskey + Getty Images/NurPhoto, Collage: Gründerszene

Wer heute die nächste Generation von KI-Startups verstehen will, landet schnell bei ihr: Laura Modiano verantwortet bei OpenAI das Startup-Geschäft in Europa, dem Nahen Osten und Afrika. Sie sieht, wie Gründer auf der OpenAI-Infrastruktur bauen und welche Ideen wirklich tragen. Wir haben Modiano in Berlin getroffen und mit ihr darüber gesprochen, warum KI das Gründen gleichzeitig einfacher und härter macht, worin europäische Gründer unterschätzt werden und wie abhängig Startups von OpenAI sind.

Gründerszene: Was war das Letzte, das du ChatGPT gefragt hast?

Modiano: „Ich nutze ChatGPT viel fürs Schreiben, etwa für Strategiedokumente. Oft spreche ich im Voice-Mode erst einmal fünf bis zehn Minuten alles ein, was mir durch den Kopf geht, vom Problem über Zielgruppe und Struktur bis hin zur Erfolgslogik. Daraus lasse ich mir dann eine Gliederung erstellen. Anschließend überarbeite ich sie, ergänze Notizen und lasse den Text so umstrukturieren, dass das strategische Ziel klar sichtbar wird.“

Du betreust Gründer aus Europa, die ihre Produkte auf ChatGPT bauen. Was unterscheidet sie von jenen in den USA?

Modiano: „Wenn man sich die Geschwindigkeit anschaut, mit der einige Unternehmen in Europa entweder zu Unicorns werden oder zur Spitze ihrer Branche aufsteigen, dann geht diese Entwicklung eindeutig nach oben.

Ich glaube, wir haben in Europa insgesamt ein Bildungssystem, das kritisches Denken und eine technische Denkweise fördert. Und wir haben mehr Absolventen aus den Bereichen Science, Technology, Engineering und Mathematik als die USA oder China. Viele Gründer sind auch deshalb so stark, weil sie vorher schon in Startups gearbeitet haben. Dadurch entsteht ein Flywheel aus Erfahrung, Innovation und Neugründung. Wir erleben gerade wirklich eine Renaissance des europäischen Technologiesektors.“

Ist es heutzutage mit KI einfacher, ein sehr gutes Tech-Unternehmen zu bauen, oder sogar herausfordernder, weil es viel Konkurrenz gibt?

Modiano: „KI macht Gründen leichter, weil sie Entwicklung beschleunigt und Kosten senkt. Ich war kürzlich bei einem Dinner, bei dem rechts von mir jemand ein KI-Unternehmen für Construction Tech auf Basis von OpenAI aufbaute und links von mir jemand eine Social-Commerce-App. Zwei völlig verschiedene Anwendungen, aber unter der Oberfläche nutzen beide dieselbe Technologie.“

Viele Startups bauen ihre Produkte auf der OpenAI-API auf und sind von euren Modellen abhängig. Was passiert, wenn sich eure Modelle und Preise ändern?

Modiano: „Ich würde eher von Empowerment als von Abhängigkeit sprechen. Das Geschäftsmodell zum Beispiel sollte sich nicht ändern, nur weil sich das Modell ändert. Die Art, wie Gründer monetarisieren und in den Markt gehen, bleibt im Kern dieselbe – es sei denn, es kommt eine zusätzliche Fähigkeit dazu, mit der sie plötzlich einen neuen Weg der Monetarisierung haben. Dann wäre das eher ein Vorteil.

Wichtig ist die Unterscheidung zwischen ChatGPT und der API. Die API-Welt funktioniert grundlegend anders als ChatGPT als Endnutzerprodukt. Es gibt unterschiedliche Modelle, Preispunkte und Einsatzmöglichkeiten. Man kann gezielt auswählen, was zum eigenen Produkt passt.“

OpenAI hat sich von Open-Source hin zu Closed-Source entwickelt. Welche Rolle spielt Open-Source noch für OpenAI?

Modiano: „Open-Source spielt für OpenAI weiterhin eine wichtige Rolle. Wir haben letztes Jahr mehrere offene Modelle veröffentlicht. Bei Codex sind viele zentrale Entwickler-Tools Open Source, sodass Entwickler flexibel und nach ihren eigenen Vorstellungen bauen können. Wichtig ist dabei nicht nur das Modell selbst, sondern auch die Unterstützung der Community und unterschiedliche Builder-Use-Cases.“

In welchen Branchen siehst du momentan echte Chancen, in Europa etwas Neues zu gründen?

Modiano: „In jedem Markt gibt es Raum für neue Services. Entweder baust du etwas komplett Neues, oder du löst ein neues Problem, das gerade erst entstanden ist, oder eines, das früher gar nicht lösbar war. Ich persönlich finde besonders spannend, KI in Bereiche zu bringen, die klassische SaaS-Lösungen nie wirklich lösen konnten – also alles rund um Blue-Collar-Work, Produktion, Bau, Sicherheit, Training oder Gesundheit.

Mich begeistert außerdem auch die Idee KI einzusetzen, um wissenschaftliche Probleme zu lösen. Ich denke, hier liegt eine unbegrenzte Gelegenheit, die wieder die ganze Wirtschaft voranbringen und Vorteile für die Gesellschaft haben kann.“

Welche Fähigkeiten brauchen Gründer heutzutage wirklich, wenn sie ein Tech-Unternehmen aufbauen wollen?

Modiano: „Gründer müssen heutzutage vor allem lernen, wie man lernt, weil sich Technologie so schnell weiterentwickelt. Es ist eine zentrale Fähigkeit, Dinge zu priorisieren und zu entscheiden, worauf man seine Zeit verwendet.

Der zweite Punkt ist, dass KI-Tools es Menschen leichter machen, zusammenzuarbeiten. Früher waren Rollen stärker getrennt. Heute kann in Startups jeder zum Produkt beitragen, auch ohne Tech-Background. Ich kenne Startups, in denen alle Mitarbeiter ausnahmslos Teil der Produktentwicklung sind.

Und das Nächste ist: Wissen, wie man aktiv zuhört und Feedback ins Produkt übersetzt. Also: wirklich verstehen, wie Kunden mit dem Tool interagieren, und genau wissen, welches Feedback man wann aufgenommen und ins Produkt eingebaut hat.“

Was ist die größte Herausforderung durch KI, woran ein Team oder ein Founder nicht unbedingt als Erstes denkt?

Modiano: „Das betrifft eher größere Teams, aber bei der Geschwindigkeit heutzutage muss sich ein Unternehmen stetig verändern. Ein Prozess, der am Anfang richtig war, ist es vielleicht nicht mehr, sobald man ein Minimal Viable Product hat. Deshalb muss man immer wieder auf Teamkultur, Prozesse und Arbeitsweise schauen. Und man muss verstehen, dass Lernen immer auch Verlernen bedeutet.

Unlearning ist eine der wichtigsten Fähigkeiten für wachsende Unternehmen. Prozesse und Playbooks müssen sich dem wachsenden Produkt und der wachsenden Nutzerbasis anpassen und diese beiden kontinuierlich näher zusammenbringen.“

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