Von einer Agenturfrustration zu globaler Infrastruktur

TeamGrid habe ich 2013 aus einer Frustration heraus gegründet, die ich aus dem Agenturalltag genau kannte: Es lag selten an der Arbeit, dass Dinge brachen. Es lag an Tools, die nicht miteinander sprachen. Jedes Projekt lebte verteilt über Kalender, Task-Tracker, CRM, Abrechnungstool und Chat – und jeder Übergang dazwischen verlor Kontext. Statt eine weitere Integration obendrauf zu setzen, wollten wir die Ebene bauen, die darunter eigentlich hätte existieren müssen.

Zwei Jahre stille Entwicklung folgten. 2015 sind wir live gegangen und wurden als #1 Product of the Day bei Product Hunt ausgezeichnet, mit über 200 Agenturen auf der Plattform innerhalb weniger Monate. Die Jahre danach galten dem Ausbau zu einer Infrastruktur, mit der Kunden langfristig planen können – Vertiefung des Datenmodells, Erweiterung der Funktionsfläche, ein Produkt, auf dem Unternehmen über Jahre bleiben.

2022 haben wir das Headquarter nach Dubai verlegt. Eine bewusste Entscheidung für einen Markt am Schnittpunkt von Europa, Asien und dem Nahen Osten – mit dem regulatorischen Rahmen, dem Zugang zu internationalem Talent und der Zeitzonen-Reichweite, die ein global skalierendes Unternehmen braucht.

Die Zahlen hinter der Plattform

TeamGrid ist heute kein Nischen-Tool. Die Plattform ist operative Infrastruktur, auf der Unternehmen täglich arbeiten – und die Zahlen spiegeln das.

Bis 2020 haben Kunden über TeamGrid mehr als eine Milliarde US-Dollar abgerechnet. Bis 2025 hat sich diese Zahl auf über drei Milliarden verdreifacht. Die Plattform unterstützt die Arbeit von mehr als 1.600 Unternehmen weltweit – von eigenständigen Agenturen bis zu Enterprise-Teams mit hunderten Seats. Das sind keine Vanity-Metriken. Sie beschreiben, wie viel reale wirtschaftliche Aktivität Jahr für Jahr durch ein einziges, zusammenhängendes System läuft – mit der Verlässlichkeit, auf die ein Unternehmen sich bei Abrechnung, Planung und Kundenarbeit stützen muss.

Warum wir 2023 alles neu gebaut haben

2023 haben wir eine Entscheidung getroffen, die wenige etablierte SaaS-Unternehmen treffen würden: die gesamte Plattform von Grund auf neu zu bauen.

Der Grund war strukturell. Die ganze Branche bewegte sich auf KI als Produktoberfläche zu – aber das dominante Muster war absehbar das falsche: Jeder etablierte SaaS-Anbieter klebte eine Chatbox, einen Ask-AI-Button oder einen Copilot auf ein Produkt, das nie dafür gebaut wurde, durchgedacht zu werden. Dieser Ansatz stößt schnell an eine harte Decke. Ein Modell, das nur Fragmente eines Unternehmens sieht – ein Projekt hier, einen Kontakt dort, eine Rechnung anderswo – kann dieses Unternehmen nicht wirklich verstehen. Es kann ein Dokument zusammenfassen. Es kann keine Operation führen.

Die Lehre aus zwei Jahren agentischer KI ist inzwischen eindeutig: Modelle sind nur so gut wie der Kontext, auf den sie zugreifen können – und Kontext ist kein Prompt, sondern ein System. Retrieval über zusammengestückelte SaaS, MCP-Wrapper über Legacy-APIs, Copilots auf einzelnen Tool-Oberflächen – sie alle laufen gegen dieselbe Wand. Die Daten sind fragmentiert, die Schemata uneinheitlich, die Historie verstreut, und kein Prompt-Engineering kompensiert das.

Der einzige ehrliche Weg zu einer KI-nativen Erfahrung ist, das Datenmodell, die Apps und die gemeinsame Laufzeit selbst zu besitzen. Also haben wir bei null begonnen. Neues Datenmodell, neue Infrastruktur, neues Produkt. Mehr als zwei Jahre still aufgebaut, mit KI nicht als Ergänzung, sondern als strukturelle Annahme unter allem.

TeamGrid 2 – eine Plattform, 17 native Apps

Das Ergebnis ist TeamGrid 2 – ein KI-natives Business Operating System mit 17 nativen Apps auf einer gemeinsamen Datenebene: Aufgaben, Projekte, Planung, Kalender, Kontakte, Sales-Pipeline, Zeiterfassung, Anwesenheit, Dateien, Notizen, Formulare, PDF-Designer, Messages, E-Mail, Rechnungen, Analytics und ein Workflow-Builder.

Das sind keine Integrationen zwischen separaten Produkten. Es sind Apps im selben Betriebssystem, die vom ersten Tag an dasselbe Modell des Unternehmens teilen. Eine Aufgabe kennt das Projekt, zu dem sie gehört, den Kunden, den sie bedient, den Vertrag, gegen den sie abgerechnet wird, den Kalender, mit dem sie konkurriert, und die Konversation, aus der sie entstanden ist – ohne dass das jemand zusammenstecken müsste. Die Plattform ist über einen App Store erweiterbar, sodass Kunden und Partner auf demselben Fundament aufbauen können statt darum herum.

Das ist es, was die KI-Diskussion verändert. Weil das System als Ganzes existiert, sieht die KI ein ganzes Unternehmen – nicht eine Sammlung von Dokumenten.

Der volle Kontext eines Unternehmens, in einem System

In TeamGrid ist jede Entität Teil desselben Graphen. Kunden, Projekte, Deals, Aufgaben, Zeiteinträge, Rechnungen, Verträge, Dateien, Meetings, Messages und E-Mails sind keine isolierten Datensätze in separaten Produkten – sie sind Knoten in einem einzigen, abfragbaren Modell des Unternehmens.

Praktisch heißt das: Die Plattform kann Fragen beantworten, die ein fragmentierter SaaS-Stack ehrlich nicht beantworten kann. Welche Kunden sind unprofitabel, wenn man nicht abgerechnete Zeit, Scope Creep und die Kalenderlast auf Senior-Personen mit einrechnet? Welche Deals in der Pipeline stocken, weil sie an einem Delivery-Team hängen, das ohnehin überbucht ist? Welche Projekte sind kurz vor dem Slip, weil der Owner gerade in drei andere Launches gezogen wird? Das sind keine Dashboard-Fragen – das sind Kontext-Fragen, und sie sind nur beantwortbar, wenn Projekte, Finanzen, Planung, CRM und Kommunikation dasselbe Datenmodell teilen.

Das ist das Fundament. Die KI darüber ist eine Konsequenz daraus, nicht umgekehrt.

Ein Unternehmens-Memory, das die KI tatsächlich nutzen kann

Über der einheitlichen Datenebene liegt ein unternehmensweites Memory – eine persistente, strukturierte Schicht, die Entscheidungen, Zusagen, Account-Historie, Präferenzen, Arbeitsvereinbarungen und das festhält, wie das Unternehmen vergleichbare Situationen schon einmal gelöst hat. Das ist keine Vektordatenbank, die an ein Chat-Fenster geklebt wurde. Es ist Teil des Betriebssystems selbst: Jede Aktion, jedes Dokument, jede Nachricht und jedes Ergebnis trägt zu einem Memory bei, über das die Plattform reasonen kann.

Genau das fehlt den meisten AI Features in etablierten Tools. Ein Copilot innerhalb eines einzelnen Produkts kann eine E-Mail vervollständigen oder einen Doc zusammenfassen, aber er erinnert sich nicht an die Pricing-Entscheidung des letzten Quartals, an das SLA, das vor drei Projekten mit einem bestimmten Kunden vereinbart wurde, oder an den Grund, warum ein bestimmter Workflow überhaupt existiert. TeamGrid tut das – weil diese Historie überhaupt erst innerhalb des Systems entstanden ist.

Das Ergebnis ist eine KI-Erfahrung, die sich aufladet: Je länger ein Unternehmen auf TeamGrid läuft, desto wertvoller wird sein Memory – und desto leistungsfähiger werden Assistant, Agents und Workflows darauf.

KI im Core – Chat, Voice und Agents

KI ist in TeamGrid keine Sidebar. Sie ist direkt in den Kern der Plattform verdrahtet – verfügbar als Chat, Voice und autonome Agents – und arbeitet auf derselben gemeinsamen Datenebene und demselben Memory wie jede native App.

Das verändert, was KI tatsächlich tun kann. Statt ein Dokument zu holen, kann sie ein Quartal planen, Workloads im Team neu balancieren, ein Angebot auf Basis echter Account-Historie schreiben, einen mehrstufigen Sales-Follow-up führen, eine Rechnungsdiskussion gegen die zugrunde liegenden Zeiteinträge auflösen oder einen Workflow auslösen, der ein halbes Dutzend Apps in einem Zug betrifft – mit vollem Bewusstsein darüber, wer beteiligt ist, was vereinbart wurde, was läuft und was vorher passiert ist. Das ist die Richtung, in die sich der gesamte Markt für Enterprise-Software bewegt: weg von Copilots, die ein einzelnes Tool unterstützen, hin zu agentischen Systemen, die auf dem ganzen Unternehmen operieren. TeamGrid ist von Grund auf für diese Welt gebaut.

Die These

Moderne Teams verlieren keine Zeit, weil ihre Software zu einfach wäre. Sie verlieren Zeit, weil sie auf einem Dutzend nicht verbundener Tools laufen, die so tun, als würden sie miteinander sprechen – und jetzt klebt jedes dieser Tools KI obendrauf und legt damit Intelligenz auf ein Fundament, das von Anfang an nie zusammenhängend war. Die nächste Generation von Business-Software ist kein klügeres Einzeltool. Sie ist ein zusammenhängendes System: ein Fundament, native Apps, ein Company-Memory und KI als Struktur.

Genau dahin baue ich TeamGrid – und das ist die Überzeugung, mit der ich es als Founder und CEO führe.

Warum ein Business OS – und kein weiteres Tool.