250 Dollar statt 50.000: Rocket AI greift Beratungsbranche an

Max Quantum

[calm] Welcome to the show. Eva, ich will mit einer Zahl anfangen, die gerade ein ganzes Geschäftsmodell ziemlich alt aussehen lässt: 250 Dollar im Monat. Dafür verkauft Rocket AI nach eigenen Angaben 2 bis 3 Reports auf McKinsey-Niveau plus Produktentwicklung. Und für 350 Dollar gibt es vollständige Competitive Intelligence. Wenn man sich das genauer anschaut, ist das nicht einfach ein günstiges KI-Tool. Das ist ein direkter Angriff auf klassische Strategiearbeit.

Eva Cortex

[skeptical] Okay, warte mal -- die 250 Dollar sind schon die Zahl, bei der ich kurz hängenbleibe. Nicht 2.500. Nicht 25.000. 250. Heißt das konkret: Was früher als Strategiebericht 10.000 bis 50.000 Dollar bei einer Top-Beratung kosten konnte, wird jetzt in ein SaaS-Abo gepackt?

Max Quantum

Genau. Und das Spannende ist: Rocket verkauft nicht primär „bessere Texte“. Im Kern geht es um ein neues Preismodell für Wissen. 25 Dollar für sogenanntes Application Building, 250 Dollar für diese Report- und Produktentwicklungslogik, 350 Dollar für einen umfassenderen Wettbewerbs-Scan. Der eigentliche Hebel liegt also nicht in der Formulierung, sondern in der Paketierung von Expertise.

Eva Cortex

[questioning tone] Und da ist doch sofort die Hörerfrage drin. Wenn ich für 250 Dollar im Monat so viel Analyse bekomme -- was bezahle ich bei Beratung dann eigentlich noch? Bezahle ich die Qualität? Bezahle ich Vertrauen? Bezahle ich Zugang zu Leuten, die meinen CEO beruhigen können? Weil ganz ehrlich, der Abstand zwischen 250 und 50.000 ist so absurd, dass man fast automatisch denkt: Irgendwo MUSS doch ein Haken sein.

Max Quantum

[matter-of-fact] Der Haken ist wahrscheinlich nicht dort, wo viele zuerst hinschauen. Viele fragen: Ist die Analyse exakt so gut? Die strategisch wichtigere Frage ist: Für welche Jobs ist sie gut GENUG? Wenn ein Gründer, ein Product Manager oder ein kleines Wachstumsteam heute innerhalb von Stunden ein strukturiertes Marktbild bekommt, dann konkurriert das nicht mit dem perfekten Beratungsprojekt. Es konkurriert mit Warten, Nichtwissen und langsamer Entscheidung.

Eva Cortex

[responds quickly] „Gut genug“ ist hier der entscheidende Ausdruck. Nicht „besser als McKinsey“, sondern „besser als sechs Wochen Leerlauf“. Das ist für mich schon ein ziemlich brutaler Shift.

Max Quantum

Ja. Und der erste Traktionsbeweis ist auch nicht subtil. Rocket ist laut den vorliegenden Zahlen in sechs Monaten von 400.000 auf 1,5 Millionen Nutzer gewachsen. 400.000 auf 1,5 Millionen. In 180 Ländern. Und am 6. April 2026 auf Product Hunt auf Platz 1. Wenn man sich solche Signale zusammen ansieht, erkennt man ein Muster: Hier wird nicht nur ausprobiert. Hier wird in großem Maßstab angenommen.

Eva Cortex

[genuinely surprised] 1,5 Millionen in sechs Monaten -- das ist die Zahl, die ich mir merken werde. Nicht, weil Product Hunt unwichtig wäre, im Gegenteil, Platz 1 am 6. April 2026 ist schon ein starkes Signal. Aber 1,5 Millionen Nutzer in 180 Ländern heißt: Das Problem ist nicht regional, nicht nischig, nicht nur Silicon Valley. Das ist globaler Schmerz.

Max Quantum

Exakt. Der eigentliche Markt ist größer, als man zunächst denkt. Denn hohe Strategiekosten waren immer auch eine Zugangsschranke. Nicht nur für kleine Firmen, auch für interne Teams in größeren Unternehmen, die kein Budget für ein großes Projekt freibekommen. Was Rocket hier kaputtmacht, ist also weniger der Report als Format. Es ist die ökonomische Logik dahinter.

Eva Cortex

[curious] Ich versuche das gerade mal für mich runterzubrechen. Früher war hochwertige Strategie so ein bisschen wie Business-Class-Wissen: teuer, begrenzt, mit Gatekeepern. Und jetzt kommt jemand und sagt: Hier ist eine Art Flatrate-Version. Nicht luxuriös in jeder Situation, vielleicht auch nicht perfekt personalisiert -- aber plötzlich für viel mehr Leute erreichbar.

Max Quantum

[short pause] Das ist ein gutes Bild. Und genau deshalb ist die Preisfrage so unangenehm für die alte Welt. Sobald ein Nutzer einmal erlebt hat, dass er für 250 Dollar brauchbare Markt- und Wettbewerbsanalysen bekommt, verändert sich sein Referenzpunkt. Danach wirken 20.000 Dollar nicht mehr automatisch wie professionelle Tiefe. Sondern oft wie alte Kostenstruktur.

Eva Cortex

[curious] Aber lass uns da nicht zu schnell romantisch werden. Warum funktioniert Rocket denn tatsächlich? Weil „KI macht Reports“ klingt erstmal wie das hundertste Texttool in schicker Verpackung.

Max Quantum

[calm] Genau darin liegt der wichtige Unterschied. Rocket adressiert ein sehr konkretes Problem: Hochwertige Marktanalyse, Produktanalyse und Wettbewerbsintelligenz waren bisher vor allem für Konzerne mit großen Budgets verfügbar. Das Spannende ist, dass der Bedarf längst viel breiter ist. Startups, kleine Teams, Freelancer, Gründer, Product Manager -- also Menschen, die Entscheidungen schneller treffen müssen, als sie Berater buchen können.

Eva Cortex

Heißt: Nicht „Wer will nette KI-Outputs?“, sondern „Wer braucht heute eine Entscheidungsvorlage?“. Das sind zwei komplett verschiedene Käufe.

Max Quantum

Genau. Wenn man sich das genauer anschaut, ist Rocket kein einzelner Prompt. Es ist ein System aus Web-Research, Datenanalyse, Branchenrahmen und strukturierten Outputs. Also etwas, das früher oft ein Senior-Beraterteam in mehreren Schleifen gemacht hat. Der Nutzer kauft nicht Wortproduktion. Er kauft Verdichtung, Struktur und Geschwindigkeit.

Eva Cortex

[questioning tone] „Web-Research, Datenanalyse, Branchenrahmen“ -- das sind die drei Wörter, die hier zählen. Weil ein Texttool liefert dir Formulierungen. Aber ein System, das Research mit Frameworks verbindet, liefert dir eine Sicht auf den Markt. Und das ist ja das, wofür Unternehmen eigentlich zahlen.

Max Quantum

Richtig. Im Kern geht es darum, die Arbeitsschritte einer wissensintensiven Dienstleistung in Software zu übersetzen. Und aus Marktsicht ist das ein sehr sauberes Modell: SaaS mit minimalen Grenzkosten, monatliche Wiederkehr, und ein Produkt, das mit jedem zusätzlichen Nutzer relativ günstiger zu betreiben wird. Genau deshalb skaliert so etwas so schnell. Nicht weil jeder einzelne Output perfekt ist, sondern weil die Ökonomie extrem effizient wird.

Eva Cortex

[skeptical] Minimalen Grenzkosten -- also der nächste Nutzer kostet nicht plötzlich ein neues Beraterteam, keinen neuen Workshop-Marathon, keine Flüge, keine Folien-Armee. Das ist schon ein Unterschied wie Taxifahrt versus Software-Download.

Max Quantum

Ja, sehr treffend. Bei klassischer Beratung steigt der Umsatz oft fast proportional mit Personalstunden. Mehr Projekte, mehr Leute. Mehr Leute, mehr Koordinationsaufwand. Bei einem SaaS-Produkt ist die Logik anders. Einmal gebaut, dann verbessert, dann verteilt. Der eigentliche Hebel liegt also in der Entkopplung von Wert und Stundenverkauf.

Eva Cortex

Und das erklärt auch, warum die Zielgruppe so breit sein kann, ohne beliebig zu werden. Ein Gründer braucht vielleicht Wettbewerbsanalyse für einen Pitch. Ein Product Manager braucht Produktanalyse für eine Roadmap. Ein Freelancer braucht Marktbilder für eine Positionierung. Das Tool löst nicht exakt dieselbe Aufgabe, aber immer dieselbe Grundspannung: zu wenig Zeit, zu wenig Budget, zu wenig Klarheit.

Max Quantum

[reflective] Genau. Und wenn man sich erfolgreiche Produkte in diesem Bereich anschaut, erkennt man ein Muster: Sie reduzieren nicht nur Kosten. Sie reduzieren Reibung. Früher musste man erst ein Projekt definieren, Angebote einholen, Briefings schreiben, Timing abstimmen. Jetzt kann ein Nutzer einfach anfangen. Diese niedrige Aktivierungsschwelle ist oft genauso wichtig wie der Preis.

Eva Cortex

Das erinnert mich an etwas aus der Content-Welt. Früher brauchtest du für professionelle Distribution ein ganzes Mediensystem. Heute kannst du in Minuten publizieren. Die Qualität ist nicht automatisch identisch, aber die Entscheidung, überhaupt loszulegen, wird radikal leichter. Und hier ist es ähnlich: Analyse wird von einem Projekt zu einem Button.

Max Quantum

[warmly] Guter Vergleich. Und sobald Analyse ein Button wird, verändert sich Nutzerverhalten. Dann wird aus „Machen wir vielleicht nächstes Quartal eine Marktstudie?“ eher „Lass uns das heute noch prüfen“. Das ist ein kultureller Effekt innerhalb von Teams -- und oft der unterschätzte Teil solcher Produkte.

Max Quantum

Wenn man das noch etwas größer zieht, steht Rocket für ein Muster, das weit über Strategie hinausgeht. Consulting, Rechtsberatung, Steuerberatung, Marktforschung, Due Diligence -- viele projektbasierte Expertisedienste werden gerade in abonnierbare Software übersetzt. Nicht alles vollständig, aber in weiten Teilen. Das ist ein Übergang von stundenbasierter Wissensarbeit zu KI-gestütztem SaaS.

Eva Cortex

[skeptical] Und das ist der Moment, wo alle sofort sagen: „Okay, ersetzt KI jetzt die Berater, Anwälte, Steuerleute?“ Aber ganz ehrlich, ich glaube, das ist schon die falsche Frage. Die bessere Frage ist doch: Welche 80 Prozent lassen sich standardisieren -- und welche 20 Prozent eben NICHT?

Max Quantum

Exakt. Die übertragbare Lektion für Builder ist das Expertise-Arbitrage-Modell. Suche nach Dienstleistungen, die stundenbasiert sind, stark wissensgetrieben und standardisierbar genug, dass KI etwa 80 Prozent automatisieren kann. Dort entsteht oft ein massiver Preisvorteil. Und mit Preisvorteil kommt häufig Zugangsgewinn. Ein Gründer ohne Beratungsetat bekommt plötzlich eine Art „McKinsey für Gründer“.

Eva Cortex

„McKinsey für Gründer“ -- das ist so eine Formulierung, die hängenbleibt. Weil sie den eigentlichen Punkt zeigt: Es geht nicht nur darum, dass etwas billiger wird. Es geht darum, dass jemand mit null Beratungsetat plötzlich mit Informationsvorsprung arbeiten kann, den vorher eher größere Wettbewerber hatten.

Max Quantum

Genau. Und dieser Zugangseffekt ist strategisch enorm. Was wirklich zählt, ist nicht nur, dass Wissen günstiger wird. Sondern dass mehr Menschen früher bessere Entscheidungen treffen können. Das verschiebt die Wettbewerbslandschaft. Kleine Teams werden nicht automatisch schlauer als große. Aber sie werden deutlich weniger blind.

Eva Cortex

[questioning tone] Okay, aber da kommt jetzt mein Reality Check. Wo reicht so ein System eben NICHT? Weil interne Politik, Kultur, Stakeholder-Dynamik -- das steht ja in keiner Benchmark-Datenbank. Kein Tool weiß automatisch, dass im Unternehmen eigentlich nicht das Marktproblem entscheidet, sondern dass zwei Bereichsleiter sich seit neun Monaten blockieren.

Max Quantum

[calm] Das ist ein zentraler Punkt. Nicht die reine Analyse ist immer der Engpass, sondern die Umsetzung im sozialen System. Ein Tool kann Marktstrukturen, Wettbewerber, Positionierungsoptionen und Produktchancen sehr gut aufbereiten. Aber es ersetzt nicht die Arbeit, unterschiedliche Interessen auszubalancieren, Vertrauen aufzubauen oder eine unpopuläre Entscheidung intern durchzusetzen. Der eigentliche Hebel menschlicher Beratung verschiebt sich dadurch stärker in Moderation, Einordnung und Veränderungsarbeit.

Eva Cortex

Also weniger „Hier sind 80 Slides zum Markt“ und mehr „Wie kriegen wir 7 Stakeholder dazu, dieselbe Realität zu akzeptieren?“. [dry] Ehrlich gesagt klingt das auch anstrengender.

Max Quantum

[chuckles] Wahrscheinlich ja. Aber genau darin liegt die neue Trennlinie. Standardisierbares Wissen wird günstig. Kontextsensitive Führung bleibt teuer. Das Spannende ist, dass dadurch auch für Dienstleister die Positionierung härter wird. Wer weiter nur Informationen verkauft, gerät unter Preisdruck. Wer Urteil, Anpassung und Implementation liefert, behält Relevanz.

Eva Cortex

Und für Builder heißt das doch sehr konkret: Schau nicht einfach auf „KI kann Texte“. Schau auf teure Wissensarbeit mit wiederholbaren Mustern. Also dort, wo Menschen heute stundenbasiert verkaufen, obwohl der Prozess in großen Teilen standardisierbar ist. Da könnte ein Abo-Modell plötzlich aus 50.000 Dollar eben 250 machen.

Max Quantum

Ja. Wenn man sich das einmal verstanden hat, verändert sich die Perspektive. Dann geht es nicht mehr darum, irgendein KI-Produkt zu bauen. Sondern die richtige Expertise zu finden, sie sauber zu kuratieren und in einen klaren Workflow zu übersetzen. Nicht Wissen an sich wird knapp sein. Sondern relevante Einordnung.

Eva Cortex

[reflective] Und vielleicht ist das die offene Frage, die ich am spannendsten finde: Wenn immer mehr hochpreisige Wissensarbeit in günstige Abos gepresst wird -- ist der echte Wettbewerbsvorteil dann noch das Wissen selbst? Oder gewinnt am Ende der, der die beste Nische versteht, die beste Kuratierung baut und die stärkste Community darum herum aufsetzt?

Max Quantum

[softly] Ich glaube, genau da wird es entschieden. Nicht bei der Rohinformation, sondern bei der Fähigkeit, sie in den richtigen Kontext zu setzen. Und das ist wahrscheinlich die unbequeme Wahrheit für beide Seiten -- für Berater und für Builder.

Eva Cortex

[warmly] Das ist ein gutes Ende zum Nachdenken. Danke dir, Max.

Max Quantum

Danke dir, Eva.