Aus 8 Stunden werden 2 Minuten: Wie Cloneable Expertenwissen in Software übersetzt

Max Quantum

[calm] Welcome to the show. Stell dir einen Schreibtisch bei einem Energieversorger vor. Grauer Aktenschrank, alte Netzpläne, ein paar gelbe Notizzettel, vielleicht noch ein Kaffeefleck auf irgendeiner Genehmigungsmappe. Und daneben sitzt jemand, der seit vierzig Jahren weiß, warum Leitung A nie nach Schema behandelt werden durfte, welche Behörde bei Sonderfall B zuerst angerufen werden muss und an welcher Stelle im Netz ein Plan auf dem Papier sauber aussieht, in der Praxis aber Ärger macht. Dann geht diese Person in Rente. [short pause] Der Schreibtisch ist leer. Und mit ihm verschwindet oft das eigentliche Produkt.

Eva Cortex

[curious] Diese vierzig Jahre -- das ist ja nicht einfach nur Erfahrung im allgemeinen Sinn. Das sind konkrete Ausnahmen, oder? Also: welche Regel in Landkreis X anders ausgelegt wird, welcher Altbestand nie richtig dokumentiert wurde, welcher Prüfschritt unbedingt vor dem Antrag passieren muss. Und genau das steht oft NICHT im Handbuch.

Max Quantum

Genau. Auf Papier steht erstaunlich wenig. Oder es steht irgendwo, aber eben verteilt: in E-Mails, Excel-Listen, alten PDF-Kommentaren, im Kopf von drei Leuten kurz vor der Pension. Das Problem ist nicht, dass Unternehmen keine Prozesse haben. Das Problem ist, dass die wertvollen Teile dieser Prozesse still sind. Nicht sichtbar. Nicht sauber dokumentiert. Und deshalb auch schwer skalierbar.

Eva Cortex

[skeptical] Und morgen sitzt dann jemand Neues da. Vielleicht jünger, motiviert, gute Ausbildung. Aber ohne diesen Kopf voller Sonderfälle. Wer macht die Arbeit dann? Wer übernimmt die Verantwortung? Für mich liegt da die eigentliche Spannung: Fachkräftemangel ist das eine. Aber ungenutztes Wissen, das einfach verschwindet, ist fast noch härter.

Max Quantum

[matter-of-fact] Und genau in dieses Problem geht ein Startup namens Cloneable. Die Firma kommt am 23. April 2026 aus dem Stealth-Modus, mit 4,6 Millionen Dollar Seed-Finanzierung von Congruent Ventures. Noch interessanter finde ich aber die operative Zahl: Der wiederkehrende Jahresumsatz ist von Februar bis Ende 2025 auf das Hundertfache gestiegen.

Eva Cortex

[genuinely surprised] Das Hundertfache bis Ende 2025 -- also nicht zehn Prozent, nicht mal doppelt, sondern mal hundert. Das ist so eine Zahl, bei der ich sofort wissen will: Was kaufen diese Kunden da eigentlich? Weil niemand gibt in so konservativen Branchen plötzlich Geld aus, nur weil KI gerade modern klingt.

Max Quantum

Richtig. In solchen Branchen wird nicht für Magie bezahlt. Es wird für Durchlaufzeit bezahlt, für weniger Engpässe, für weniger Abhängigkeit von einzelnen Menschen. Und vielleicht noch wichtiger: für Kontinuität. Wenn eine erfahrene Fachkraft wegfällt, bricht nicht nur Arbeitskraft weg. Oft bricht Urteilskraft weg. Und Urteilskraft ist in regulierten Industrien teuer.

Eva Cortex

[softly] Ja. Und das ist der Teil, den man leicht unterschätzt. Wenn in einer Creator- oder Softwarewelt jemand geht, ist das unangenehm. Wenn bei Netzplanung, Genehmigung oder Infrastruktur jemand geht, kann sich ein ganzer Ablauf stauen. Wochen. Monate. Vielleicht länger.

Max Quantum

[reflective] Genau. Und deshalb ist das hier kein nettes Productivity-Tool. Es ist eher eine Antwort auf eine stille Krise in alten Industrien: Die Leute, die das System wirklich kennen, verschwinden schneller, als ihr Wissen übergeben werden kann.

Eva Cortex

[curious] Also, was macht Cloneable dann konkret? Weil "Wissen retten" klingt erstmal groß. Aber was passiert für den Kunden als Erstes?

Max Quantum

Cloneable schaut Fachkräften bei der täglichen Arbeit zu. Nicht abstrakt, sondern sehr konkret: Klicks in CAD-Software, Prüfungen von Plänen, Vorbereitung von Genehmigungen, Berechnungen für Infrastrukturprojekte. Also echte Arbeit in echter Branchensoftware. Aus diesem beobachteten Verhalten wird dann ein KI-Agent gebaut, der dieselbe Aufgabe später selbst erledigt.

Eva Cortex

[responds quickly] Die Klicks in CAD-Software sind für mich der springende Punkt. Nicht nur Chatfenster, nicht nur Text zusammenfassen -- sondern Software bedienen, Formulare prüfen, Unterlagen sortieren, Entscheidungen entlang eines echten Ablaufs treffen.

Max Quantum

Ja. Hier verschiebt sich etwas. Viele Leute denken bei KI immer noch an Antworten generieren. Aber für Unternehmen ist oft viel wertvoller, wenn ein System eine vorhandene Arbeitsumgebung benutzen kann. Also nicht nur wissen, was zu tun ist, sondern es in der richtigen Reihenfolge in den richtigen Tools ausführen.

Eva Cortex

[skeptical] Lass mich das mal leicht zugespitzt zurückspielen: Der Agent wird nicht trainiert wie ein neues Teammitglied über Monate, sondern eher wie jemand, der über die Schulter schaut, Muster erkennt und dann sagt: Ich kann diesen Ablauf jetzt selbst übernehmen. Fast so?

Max Quantum

Fast. Der wichtige Unterschied ist: Es geht nicht um allgemeine Intelligenz, sondern um einen klaren Workflow. Ein konkretes Beispiel macht das greifbar. Ein Planer prüft Unterlagen für eine neue Stromleitung. Früher dauerte das acht Stunden. Der Agent erledigt später dieselbe Aufgabe in unter zwei Minuten.

Eva Cortex

[sharply] Acht Stunden auf unter zwei Minuten. Das ist nicht "ein bisschen effizienter". Das ist der Unterschied zwischen einem ganzen Arbeitstag und einer Kaffeepause. Und sofort kommt die nächste Frage: Wer kauft das? Der Planer selbst doch eher nicht.

Max Quantum

Genau. Der Kunde ist nicht der einzelne Ingenieur. Der Kunde ist der Arbeitgeber. Unternehmen wie American Electric Power, Southern California Edison, Burns & McDonnell, TRC und Sigma zahlen dafür, dass ihre Arbeit schneller durchläuft und dass Wissen nicht mehr an einzelne Köpfe gebunden ist.

Eva Cortex

American Electric Power und Southern California Edison -- also wirklich große, schwere Organisationen. Das ist wichtig. Denn wenn solche Firmen kaufen, dann nicht, weil die Demo hübsch war. Dann muss der Nutzen sehr klar sein.

Max Quantum

[calm] Exakt. Für mich ist entscheidend, wer hier wirklich den Kundenzugang besitzt. Cloneable verkauft nicht Inspiration, sondern betriebliche Entlastung. Weniger Rückstau, weniger manuelle Prüfung, weniger Risiko, dass Arbeit an einer Person hängt. Das ist ein sehr robustes Kaufargument.

Eva Cortex

Und ehrlich gesagt auch ein psychologisch guter Einstieg. Denn "wir automatisieren euch" klingt bedrohlich. "Wir verlieren gerade kritisches Wissen und halten Prozesse am Laufen" klingt nach Problemlösung.

Max Quantum

[warmly] Ja, und in klassischen Industrien ist das extrem relevant. Ich habe früher oft gesehen, dass Unternehmen offiziell dokumentierte Prozesse hatten -- und daneben noch die echte Version. Die echte Version war: Ruf Petra an. Frag Mehmet. Warte, bis Klaus kurz draufschaut. [short pause] Das meine ich mit unsichtbaren Prozessen. Auf dem Organigramm existieren sie nicht. Im Alltag sind sie der ganze Laden.

Eva Cortex

[laughs softly] "Ruf Petra an" als Betriebssystem. Ich kenne das. Und sobald Petra drei Wochen Urlaub hat, merkt plötzlich jeder, dass Petra eigentlich eine Infrastruktur war.

Max Quantum

[chuckles] Genau das. Und Cloneable macht daraus Software. Nicht perfekt universell. Aber für klar definierte Aufgaben offenbar gut genug, um in echten Projekten sofort Wert zu schaffen.

Eva Cortex

Dann ist der eigentliche Shift vielleicht dieser: Früher musste man Wissen erst dokumentieren, standardisieren, in Regeln übersetzen. Und hier sagt man: Wir beobachten die Arbeit direkt und gießen den Ablauf in einen Agenten. Das spart einen riesigen Zwischenschritt.

Max Quantum

Das ist der eigentliche Hebel. Nicht erst ein Handbuch schreiben, das sowieso niemand vollständig pflegt. Sondern aus gelebter Praxis ein ausführbares System machen.

Max Quantum

[matter-of-fact] Warum ist der Moment gerade jetzt so interessant? Ich sehe drei Treiber. Erstens: eine große Rentenwelle bei erfahrenen Fachkräften. Zweitens: KI ist inzwischen gut genug, um echte Software zu bedienen, nicht nur Texte zu erzeugen. Drittens: klassische Industrien wurden bisher erstaunlich wenig von Silicon-Valley-Startups durchdrungen. Da liegen also noch viele operative Probleme offen herum.

Eva Cortex

[questioning tone] Diese Kombination aus Rentenwelle, echter Software-Bedienung und wenig Startup-Druck -- das fühlt sich fast an wie ein Markt, der zu lange übersehen wurde. Aber wie sieht dann das Geschäftsmodell konkret aus? Wofür wird wirklich bezahlt?

Max Quantum

Verkauf an Unternehmen. Meistens Bezahlung pro Agent oder pro Arbeitsablauf. Und wir reden oft über fünfstellige bis sechsstellige Jahresverträge. Warum geht das? Weil der Output für den Kunden direkt messbar ist. Wenn ein Agent einen wiederkehrenden Prozess immer wieder ausführt, steigt die Marge sehr schnell. Einmal gebaut, mehrfach genutzt. Nicht unendlich einfach, aber ökonomisch ziemlich attraktiv.

Eva Cortex

Fünf- bis sechsstellige Jahresverträge -- das ist wichtig, weil man sofort versteht, warum da Venture-Geld hineingeht. Nicht Millionen Einzelkunden gewinnen, sondern wenige große Unternehmen mit klarer Budgetlogik.

Max Quantum

Genau. Und die stärkste Zuspitzung ist für mich: Das ist Wissens-Klonen als Geschäftsmodell. Nicht Wissen dokumentieren. Nicht einen internen Wiki-Ordner aufblasen. Sondern Wissen direkt in Software gießen, damit es arbeitet.

Eva Cortex

[reflective] "Wissens-Klonen" bleibt hängen. Weil es auch ein bisschen unheimlich klingt -- aber präzise ist. Und sofort fragt man sich: Wo wartet in Deutschland genau dieses Muster?

Max Quantum

Ich würde sofort auf Energieversorger und Stadtwerke schauen. Dann Maschinenbau, Vermessung, Architektur, Heizungsbau, Versicherung. Überall dort gibt es Facharbeit mit vielen Sonderfällen, viel alter Software, viel implizitem Wissen und oft eine dünne Schicht sehr erfahrener Leute, die den Betrieb zusammenhält.

Eva Cortex

Vermessung und Heizungsbau finde ich spannend, weil die von außen erstmal nicht nach KI-Startup klingen. Aber genau das ist ja oft ein gutes Zeichen. Wenn ein Markt nicht nach Tech aussieht, wurde er wahrscheinlich lange nicht systematisch bearbeitet.

Max Quantum

[calm] Richtig. Gute Chancen sehen oft langweilig aus, solange man nur auf die Oberfläche schaut. Der Punkt ist ein anderer: Wo gibt es teure, wiederkehrende Wissensarbeit mit Engpässen? Wenn diese Arbeit heute an Menschen hängt, morgen aber in Software laufen könnte, entsteht ein starkes Geschäftsmodell.

Eva Cortex

Jetzt kommt aber der deutsche Realitätscheck. Datenschutz. Betriebsrat. Haftung. Qualitätskontrolle. Das sind hier keine Fußnoten. Das sind oft die ersten vier Meetings.

Max Quantum

[slight pause][skeptical] Absolut. Und das ist nicht nur ein Hindernis. Es ist auch ein Schutzwall. Wer diese Fragen sauber löst, baut etwas, das schwer zu kopieren ist. Gerade in Deutschland reicht es nicht, einen Agenten zu bauen, der technisch funktioniert. Man muss auch nachweisen können, wie Entscheidungen zustande kommen, wer verantwortlich ist und wie Fehler abgefangen werden.

Eva Cortex

Also ist der Burggraben am Ende vielleicht gar nicht das Modell selbst, sondern das ganze Paket drum herum: Integration, Freigaben, Compliance, Vertrauen, vielleicht sogar Mitbestimmung. Das dauert länger -- aber wenn es sitzt, sitzt es.

Max Quantum

Ja. Viele unterschätzen das. In regulierten Branchen ist Vertrauen ein Teil des Produkts. Nicht Marketing-Vertrauen, sondern operatives Vertrauen. Kann ich das im echten Ablauf einsetzen? Kann ich es intern vertreten? Kann ich es einem Prüfer erklären? Genau dort entsteht Substanz.

Eva Cortex

[softly] Und vielleicht auch eine seltsame Dringlichkeit. Weil man diese Fragen nicht in fünf Jahren lösen sollte, sondern bevor das Wissen weg ist. Bevor der eine Planer, die eine Sachbearbeiterin, der eine Versicherungsprofi mit dreißig Sonderfällen im Kopf einfach aufhört.

Max Quantum

[reflective] Ja. Das ist für mich die offene Frage, die hängen bleibt. Wenn das wertvollste Kapital einer Branche stilles Erfahrungswissen ist -- wer baut dann zuerst die Software, die dieses Wissen rettet, bevor es verschwindet?

Eva Cortex

[warmly] Und wer wartet so lange, bis aus "wir sollten das mal angehen" plötzlich "wir haben niemanden mehr, der es noch erklären kann" wird. [short pause] Das ist ein guter Punkt, um aufzuhören.

Max Quantum

Bis zum nächsten Mal.