Die Jungfirma Invertix aus München, 2025 von Joseph Perrotta und Kaan Durmaz gegründet, entwickelt „autonome KI-Mitarbeiter, die den Betrieb erneuerbarer Energieanlagen übernehmen“. Vireo Ventures, Italian Founders Fund und Business Angels investierten kürzlich 1,7 Millionen Euro in das Startup.

Im Interview mit deutsche-startups.de stellt Gründer Joseph Perrotta sein Unternehmen einem ganz ausführlich vor.

Wie würdest Du Invertix Deiner Großmutter erklären? 
Oma, du kennst doch diese großen Solarparks und Windräder, die man heutzutage überall sieht? Jemand muss sich darum kümmern: prüfen, ob alles läuft, Berichte schreiben, Reparaturen organisieren. Das Problem ist, dass es einfach nicht genug Menschen für diese Arbeit gibt, weil die Branche schneller wächst, als man Leute einstellen kann. Deshalb bauen wir digitale Mitarbeiter, also künstliche Intelligenz, die diese Aufgaben übernimmt. Nicht das  Klettern aufs Dach, sondern alles drumherum: Daten auswerten, Berichte schreiben, Alarme sortieren. Stell es dir wie einen neuen Kollegen vor, der nie schläft und nie krank wird. Solarparks und Windräder erzeugen riesige Datenmengen, aber niemand sitzt rund um die Uhr davor und überwacht, ob alles reibungslos läuft. Wir entwickeln eine Art digitalen Mitarbeiter, der die Anlagenbetreiber ständig unterstützt: Er erkennt, wenn ein  Wechselrichter weniger Strom produziert als er sollte, erstellt automatisch Berichte für die Bank und sorgt dafür, dass kein Geld verloren geht. Kurz gesagt: ein KI-Kollege, der dafür sorgt, dass grüne Energie auch wirklich Geld verdient. 

Wie genau funktioniert Euer Geschäftsmodell?
Wir verkaufen Arbeitsleistung. Jeder AI Worker hat eine Stellenbezeichnung, ein Aufgabenprofil und ein Gehalt: zwischen 2.000 und 4.000 Euro pro Monat. Ein menschlicher Analyst kostet ein Unternehmen vollständig gerechnet 5.000 bis 6.500 Euro. Wir sind also günstiger, arbeiten rund um die Uhr und skalieren sofort. Unser Modell ist „Land-and Expand“: Wir starten mit zwei bis drei digitalen Mitarbeitern in einem Jahresvertrag unter 50.000 Euro, zeigen den Mehrwert und wachsen dann auf 10 bis 20 Mitarbeiter pro Kunde, also 200.000 bis 400.000 Euro wiederkehrender Jahresumsatz. Kunden beginnen meist mit Alarm-Analyse, sehen, dass es funktioniert, und wollen danach auch Berichte, Ticketsysteme und Performance Analysen automatisieren. Wenn man einmal einen AI Worker eingestellt hat, fühlt sich der  nächste Schritt ganz selbstverständlich an. 

Wie ist die Idee zu Invertix entstanden?
Die ehrliche Antwort? Hartnäckige Neugier. Wir waren vom Energiesektor fasziniert und wollten verstehen, was die Menschen dort wirklich nachts wachhält. Also haben wir über 2.000 Leute auf LinkedIn und WhatsApp kontaktiert: Startups, CEOs, Asset Manager, komplett kalt. Wir wurden dafür sogar auf LinkedIn gesperrt. Aber in all diesen Gesprächen kam immer wieder dasselbe Problem auf. Wir haben uns als Team bei TUM.ai kennengelernt, Europas führender studentischer KI Initiative, und sind durch deren Startup-Inkubator E-Lab gegangen. Und was wir immer wieder gesehen haben, war Folgendes: Die Energiewende scheitert an einem überraschend banalen Engpass, es gibt nicht genug Menschen. Jeder Asset Manager, mit dem wir gesprochen haben, war überfordert mit Alarmen, Berichten und Excel-Tabellen. Die Branche wächst jährlich um 30 %, aber die Teams wachsen nicht mit. Also haben wir uns die  naheliegende Frage gestellt: Was wäre, wenn wir statt besserer Dashboards einfach die Mitarbeiter selbst bauen? 

Was waren die größten Herausforderungen, die Ihr bisher überwinden musstet?
Drei Dinge. Erstens: Datenzugang. Energieunternehmen betreiben kritische Infrastruktur und sind daher zurecht sehr vorsichtig mit ihren Daten. Die gute Nachricht: Sobald wir mit echten Kundendaten arbeiten, ist der Deal praktisch entschieden, unsere Conversion von Live-Demo zu unterschriebenem Vertrag liegt bei fast 100 %. Die schlechte Nachricht: Genau bis zu diesem Punkt zu kommen, ist der schwierigste Teil im Sales-Prozess. Zweitens: ein Budget schaffen, das es noch gar nicht gibt. Die meisten Energieunternehmen haben weder ein „KI-Budget“ noch ein klassisches Softwarebudget. Wir müssen sie  überzeugen, ihr Personalbudget umzudenken, also statt einen weiteren Mitarbeiter einzustellen, einen AI Worker einzusetzen. Das ist kein einfacher Kostenpunktwechsel, sondern ein grundlegender Perspektivwechsel. Und der braucht Zeit. Drittens: große Unternehmen, die sagen: „Das bauen wir selbst.“ Klar, können sie. Aber das dauert zwei Jahre und kostet zehnmal so viel. Auf dem Papier haben wir die besseren  Argumente, aber sie in einem Raum durchzusetzen, in dem der CTO sein eigenes Team schützen will, ist eine ganz andere Herausforderung. 

Ihr konntet bereits Investorengelder einsammeln. Wie seid Ihr mit Euren Geldgebern in Kontakt gekommen?
Sehr organisch. Vireo Ventures, unser Lead-Investor, kam über das TUM-Ökosystem zu uns. Italian Founders Fundkam über persönliche Kontakte in Italien, wo wir ebenfalls stark operativ vertreten sind. Zusätzlich haben wir ein enges Angel-Netzwerk aufgebaut, Leute aus der Energiebranche, die nicht nur investieren, sondern aktiv Türen öffnen. Einige unserer besten Deals kommen heute über diese Kontakte zustande. Das war kein Zufall, sondern bewusst so gewählt: Wir wollten Investoren, die mehr mitbringen als nur Kapital, nämlich operativen Zugang zur Branche. 

Wo steht Invertix in einem Jahr? 
Wir werden über 20 zahlende Kunden haben, mit einem Jahresumsatz in Richtung 2 Millionen Euro, und in mindestens fünf europäischen Märkten aktiv sein: DACH, Italien, Benelux und Iberien. Unser Produkt wird von heute 6 auf über 10 Worker-Typen gewachsen sein. Der wichtigste Wandel: Unsere ersten Kunden werden von der Pilotphase in die Skalierung übergegangen sein, von zwei bis drei auf 10 bis 20 AI Worker. Das ist der Beweis, dass unser „Land-and Expand“-Modell wirklich funktioniert. Und sobald dieses Schwungrad in Gang kommt, beschleunigt sich alles deutlich.

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Foto (oben): Invertix