14 innovative Ideen, die die Zukunft verändern kann -- beim Constructor Start Demo Day kämpfen diese Startups um $100k

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Der Gewinner des Demo Day 2025, Kudu Medical Technologies, erhielt einen Scheck über $100K.
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Der Gewinner des Demo Day 2025, Kudu Medical Technologies, erhielt einen Scheck über $100K. (Quelle: Constructor University)

Eine Bühne. Ein Pitch. USD 100.000. Am 24. Februar wird aus Vision Realität, wenn die neuesten Finalisten des Accelerator-Programms Constructor Start beim Demo Day der Constructor University antreten. Für 14 ambitionierte Early-Stage-Tech-Startups aus aller Welt geht es um alles: Aufmerksamkeit, Sichtbarkeit—und um eine Finanzierung, die den nächsten Schritt in Richtung Zukunft ermöglicht.

Gemeinsam repräsentieren sie die nächste Generation disruptiver, KI-basierter Ideen, die das Potenzial haben, ganze Branchen zu verändern. Nach einem intensiven, achtwöchigen Accelerator-Programm, in dem die Teams ihre Geschäftsmodelle mit Unterstützung des globalen Constructor-Netzwerks weiterentwickelt haben, präsentieren sie ihre Visionen vor Investorinnen und Investoren, Venture-Capital-Gesellschaften, Medienvertreterinnen und -vertretern sowie der Öffentlichkeit.  

Dem Gewinnerteam winken USD 100.000 eigenkapitalfreie Seed-Finanzierung von Constructor Capital – Teil eines Fördervolumens von bis zu USD 1 Million, das den Teilnehmenden von Constructor Start zur Verfügung steht.

Im Vorfeld des Demo Day stellen wir jeden Finalisten und die Ideen dahinter vor. In der ersten Ausgabe nehmen wir vier Startups unter die Lupe, die künstliche Intelligenz anwenden, um uns den Alltag zu erleichtern, unsere Lerneffizienz zu steigern und sogar neues Leben in die Welt zu bringen.

Demo Day: Klicken Sie hier, um mehr zu erfahren und sich für eine Live-Teilnahme vor Ort oder remote am 24. Februar 2026 zu registrieren.

Atlantis AI (Vereinigtes Königreich): die Zukunft persönlicher Assistenzsysteme

Was wäre, wenn ein KI-Assistent Sie aktiv durch Ihren Tag begleiten könnte – statt passiv auf die nächste Eingabe zu warten? Diese Frage inspirierte Atlantis, einen persönlichen Assistenten, der lokal auf Ihren Geräten „lebt“ und alle verfügbaren Datenpunkte nutzt – vom Kalender und E-Mail-Postfach bis hin zu Biomarkern und Gesundheitssignalen –, um Sie dabei zu unterstützen, fundiertere Entscheidungen im Alltag zu treffen.

Anstatt ein weiteres Tool hinzuzufügen, das Zeit, Aufmerksamkeit und aktive Eingaben erfordert, lernt Atlantis AI im Hintergrund: Es macht sich mit Ihrem Zeitplan, Ihren Mustern, Prioritäten und Zielen vertraut und steht bereit, wenn Sie es brauchen – mit passenden Impulsen und kontextbezogenen Empfehlungen.

„Die heutigen KI-Assistenten sind leistungsfähig, aber grundlegend von unserem tatsächlichen Leben entkoppelt. Ihre Nutzung bedeutet oft, dass große Tech-Unternehmen ihr ohnehin umfassendes Profil über uns weiter vervollständigen“, schreibt das in London ansässige Startup auf seiner Website.

Im Gegensatz dazu stellt Atlantis AI den Schutz der Privatsphäre ebenso in den Mittelpunkt wie Personalisierung. Da die Lösung vollständig nativ auf den Geräten der Nutzerinnen und Nutzer betrieben wird – mit optionaler Synchronisierung über eine verschlüsselte Verbindung –, ist sie auf minimale Datenexposition und vollständige Konformität mit Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO und dem EU AI Act ausgelegt. Das Ergebnis ist ein privater digitaler Begleiter, der individuelle Bedürfnisse versteht und dabei hilft, jeden Tag optimal zu nutzen.

XFactor Academy (Mexiko): Lernen im Unternehmen neu gedacht – für das KI-Zeitalter

Wer schon einmal ein selbstgesteuertes Excel-Tutorial oder ein Video-Seminar über effektive Meetings absolvieren musste, kennt die Herausforderungen moderner Unternehmensweiterbildung: veraltete Inhalte, geringe Lernmotivation, niedrige Abschlussquoten und kaum nachhaltiger Wissenstransfer – bei gleichzeitig hohen Kosten. Genau hier setzt XFactor Academy mit seiner KI-nativen Lernplattform an und nimmt einen LMS-Markt im Wert von rund $100 Milliarden ins Visier.

Mit integrierter KI, die zentrale Lernprozesse von Beginn an steuert, erleben Nutzerinnen und Nutzer Inhalte, die sich kontinuierlich an individuelle Bedürfnisse, Lerngeschwindigkeit und -stile anpassen. Statt durch überladene, standardisierte LMS-Bibliotheken zu navigieren, folgen Lernende adaptiven, personalisierten Lernpfaden, die generative KI, dialogbasierte Interfaces und gamifizierte Elemente mit integrierten Belohnungssystemen kombinieren – und so Engagement sowie Fortschritt fördern.

Die Gründer dieses mexikanischen Startups richten sich insbesondere an Organisationen, denen traditionelle LMS-Plattformen zu komplex und teuer erscheinen und Content-Marktplätze zu wenig Differenzierung bieten – darunter wachstumsstarke KMU, mittelständische Unternehmen und Trainingsanbieter mit verteilten Teams. In ihrer Fünfjahresvision könnte XFactor Academy zu einem festen Bestandteil des Arbeitsalltags werden: Mitarbeitende erhalten kurze, personalisierte Lernimpulse direkt im Workflow statt isolierter Trainingssessions.

Vom Onboarding neuer Beschäftigter über die Vermittlung neuer Kompetenzen bis hin zu tieferen Einblicken in Lernergebnisse positioniert sich XFactor Academy, um Weiterbildung in der Arbeitswelt nach der KI grundlegend neu zu definieren.

MetaNeural (USA): Risikofrei trainieren für Hochrisiko-Arbeitsplätze

Auch MetaNeural nutzt KI, um Lernen zu transformieren – diesmal mit Fokus auf Beschäftigte in besonders gefährlichen Arbeitsumgebungen. Das in Texas ansässige US-Startup hat eine KI-gestützte Plattform entwickelt, die immersive und realistische XR-Trainingssimulationen (Extended Reality, einschließlich Virtual und Augmented Reality) für Branchen mit erhöhtem Risiko erstellt, etwa Halbleiterproduktion, Energie, Luft- und Raumfahrt, Fertigung oder kritische Infrastrukturen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen VR/AR-Engines, die umfangreiche manuelle Skripterstellung erfordern und sich oft nur schwer an neue Anforderungen anpassen lassen, ermöglicht die proprietäre HazardousXR™-Engine von MetaNeural operativen Expertinnen und Experten, komplexe, unternehmensspezifische Simulationen auf Basis eigener Betriebsdaten und CAD-Dateien zu generieren. Durch einfache Beschreibungen in natürlicher Sprache können Ausbilder exakt jene Umweltbedingungen nachbilden, mit denen Beschäftigte auch in der Realität konfrontiert sind.

In Arbeitsumgebungen mit hohem Risiko, in denen schnelles Handeln und fundierte Entscheidungen Schäden, Verletzungen oder sogar Todesfälle verhindern können, reichen traditionelle Trainingsformate wie Präsentationen oder Videos häufig nicht aus. Immersivere Methoden mit realer Ausrüstung oder klassischer Simulationstechnologie sind dagegen oft kostenintensiv, unflexibel und schwer skalierbar.

Ähnlich wie Flugsimulatoren die Ausbildung in der Luftfahrt revolutioniert haben, sehen die Gründer von MetaNeural eine große Chance, den Bedarf an effektiven und realitätsnahen Trainingslösungen zu decken, die mit der zunehmenden Komplexität moderner Arbeitswelten Schritt halten können. Mit HazardousXR wollen sie die Grenze zwischen Simulation und Realität weiter verschieben – und Hochrisikobranchen befähigen, sicherer, schneller und in größerem Maßstab zu trainieren.

CellKinetica (Schweiz): auf dem Weg zum größten Geschenk – neuem Leben

Kaum eine Entscheidung ist so persönlich oder emotional wie die Gründung einer Familie – insbesondere für jedes sechste Paar, das auf diesem Weg mit Unfruchtbarkeit konfrontiert ist. Obwohl die In-vitro-Fertilisation (IVF) vielen Betroffenen Hoffnung bietet, kann die Auswahl eines gesunden Embryos, der zu einer Schwangerschaft führt, mehrere Versuche erfordern – oft begleitet von Stress, Enttäuschung und Trauer.

Das Schweizer Biotech-Startup CellKinetica hat eine datenbasierte Softwarelösung entwickelt, die Patientinnen und Patienten dabei unterstützen soll, schneller eine Schwangerschaft zu erreichen und die Belastungen durch Unfruchtbarkeit zu verringern. Die Software nutzt einen Biomarker auf Grundlage genomischer Daten, um IVF-Kliniken bei der Auswahl jener Embryonen zu helfen, die die höchste Wahrscheinlichkeit für eine Schwangerschaft aufweisen – und so die Ergebnisse für angehende Eltern zu verbessern.

Da die Embryonenauswahl häufig nicht standardisiert ist und stark von subjektiven Einschätzungen abhängen kann, setzt CellKinetica auf empirische Daten: In einer retrospektiven Analyse von mehr als 500 IVF-Schwangerschaften, bei denen mehrere Embryotransfers notwendig waren, stellte das Startup fest, dass bis zu 40 % der Patientinnen und Patienten schneller schwanger geworden wären, wenn CellKinetica die Auswahl unterstützt hätte.

Weil die Software Genomdaten auswertet, die bereits im Rahmen von PGT-A-Tests (Präimplantationsdiagnostik auf Aneuploidien, ein in vielen IVF-Kliniken verbreitetes Verfahren) erhoben wurden, sind keine zusätzlichen invasiven Eingriffe erforderlich. Gleichzeitig steigert die Lösung den Mehrwert bestehender Tests. Mit einer skalierbaren, evidenzbasierten Technologie, die sich nahtlos in bestehende Klinikabläufe integrieren lässt, positioniert sich CellKinetica für den Eintritt in einen IVF-Markt mit einem Volumen von rund $32 Milliarden.

Weitere Finalisten folgen...

Diese ersten vier Startups geben einen Eindruck von der Ambition und thematischen Bandbreite des diesjährigen Constructor-Start-Jahrgangs. In den kommenden Ausgaben richten wir den Blick auf weitere Finalisten mit großen Ideen und wegweisenden Technologien für Wirtschaft und Deep Tech – auf dem Weg zu einem Demo Day, bei dem ein einziger Pitch alles verändern könnte.

Erfahren Sie mehr und registrieren Sie sich, um den Demo Day am 24. Februar 2026 live vor Ort oder remote zu verfolgen.

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