David Hahn baut mit remberg den KI-Copilot für die Anlagen des deutschen Mittelstands und Konzernen aus Produktion und Industrie. Derzeit werden über eine Million Anlagen mit der XRM-Software verwaltet. Nach einer erfolgreichen 11 Millionen Euro Series A Round im Jahr 2022, vollzieht remberg nun die Transformation zur AI-first Company.

David spricht über seine Gedanken zum Thema Company Building, Fundraising, und Produktentwicklung. Zudem sprechen wir über die Fähigkeit, rechtzeitig einen Pivot zu machen, um Veränderungen auf der Kundenseite sowie auf neue Technologien rechtzeitig reagieren zu können. 

Nachdem ich, Fabian, von mehreren Seiten gehört habe, dass David ein sehr hilfreicher Gesprächspartner für viele Early-Stage Gründer ist, wollte ich die Person dahinter mal kennenlernen.

So haben David und ich sowohl telefoniert, als auch darüber gesprochen, wie wir einen gemeinsamen Podcast gestalten können und ich habe versucht einen möglichst starken Röntgenblick auf remberg zu werfen, sodass wir in späteren Phasen daran anknüpfen und weitere Erfahrungswerte aus dem Wachstum heraus beleuchten können.

Was du lernst:

• Herausforderungen der Produktentwicklung und der Erreichung des Product-Market-Fits
• Fundraising Strategien für Series A und Series B
• Die Integration von KI in bestehende Produkte vs. die Entwicklung neuer AI-first Produkte
• Strategien zum Agieren im Mittelstand
• Die Fähigkeit des rechtzeitigen Pivots

Weiterführende Links:

ALLES ZU UNICORN BAKERY: https://zez.am/unicornbakery

David Hahn:

• remberg: https://remberg.de/ 
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/davidhahnmunich/ 

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Marker:

(00:00:00) Produktentwicklung für den Mittelstand 

(00:12:07) ICP finden & entwickeln

(00:17:23) Pivoting 

(00:21:52) Nutzung von Experten zur Hypothesenvalidierung 

(00:24:39) Vertrieb im Mittelstand 

(00:30:23) B2B SaaS Meilenstein: Die erste Mio ARR 

(00:34:10) Integration von KI vs. KI-first 

(00:43:32) Pricing (01:01:27) Fundraising Strategien 

(01:20:14) Energiemanagement als Gründer und Vater

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