50 Millionen Euro ARR mit 65 Mitarbeitenden: Wie Langdock KI-nativ skaliert

Lennard Schmidt, Mitgründer und Co-CEO von Langdock, ist knapp anderthalb Jahre nach seinem ersten Besuch zurück im AI FIRST Podcast. Seitdem hat sich Langdock von einem sicheren, modellagnostischen Chat zu einer breiteren KI-Arbeitsplattform entwickelt. Mehr als 13.000 Organisationen nutzen die Plattform; Agents, Workflows, Integrationen, Meetings, Apps und Code erweitern das ursprüngliche Produkt.

Im Gespräch geht es darum, was erfolgreiche KI-Adoption heute auszeichnet, wie Langdock selbst als KI-natives Unternehmen arbeitet und warum das Team seine Unternehmensstruktur nach Europa zurückgeholt hat. Lennard gibt außerdem Einblick in das Wachstum auf rund 65 Mitarbeitende und mehr als 50 Millionen Euro wiederkehrenden Jahresumsatz.

Über den Gast

Lennard Schmidt ist einer von drei Gründern und Co-CEO von Langdock. Er verantwortet gemeinsam mit Co-CEO Judith die kommerzielle Seite des Berliner Enterprise-KI-Unternehmens. Langdock wurde 2023 gegründet und unterstützt Unternehmen dabei, generative KI sicher, integriert und organisationsweit einzusetzen.

Aus dem ursprünglichen Zugang zu verschiedenen Sprachmodellen ist eine Plattform mit Agents, Workflows, Datenintegrationen und weiteren Produkten entstanden. Langdock arbeitet dabei an der Schnittstelle zwischen den schnell wachsenden Fähigkeiten von KI-Modellen und den Anforderungen großer Organisationen an Sicherheit, Verlässlichkeit und Veränderungsfähigkeit.

Vom Chat zur KI-Arbeitsplattform

Langdock startete mit einem modellagnostischen Chat, über den Unternehmen sicher und DSGVO-konform auf verschiedene Sprachmodelle zugreifen konnten. Für Lennard war dieses Produkt von Anfang an ein Einstiegspunkt: ein verständlicher Formfaktor, mit dem Menschen erste Erfahrungen sammeln und persönlichen Mehrwert erkennen konnten.

Inzwischen umfasst die Plattform deutlich mehr. Agents, Workflows und tiefe Integrationen mit Unternehmensdaten ergänzen den Chat. Hinzu kommen neue Produkte rund um Meetings, Apps, Code und eine Desktop-Anwendung. Langdock versteht seine Rolle dabei als Übersetzer: Das Unternehmen beobachtet, welche Fähigkeiten und Formfaktoren sich im schnelllebigen Modellmarkt durchsetzen, und überführt sie in ein Setup, das große Organisationen zuverlässig einsetzen können.

„Wir haben uns so als Plattform entwickelt von einem modellagnostischen Chat-Tool hin zu einer Plattform, die inzwischen noch weitere Produkte hat.“

Innovation braucht Beständigkeit

Langdock plant Produktentwicklung bewusst nicht über Jahre im Detail. Zu schnell verändern neue Modelle die Möglichkeiten und teilweise auch die relevanten Formfaktoren. Grobe Planung findet über wenige Monate statt, konkrete Entscheidungen fallen in einem Sechs-Wochen-Takt.

Gleichzeitig können Enterprise-Kunden nicht jede technologische Welle ungefiltert übernehmen. Ihr Onboarding, Change Management und ihre Arbeitsweisen bauen auf Werkzeugen auf, die eine gewisse Beständigkeit brauchen. Langdock versucht deshalb nicht, jedes neue Feature am ersten Tag zu veröffentlichen. Entscheidend ist, nach einigen Monaten den richtigen Formfaktor stabil in die Plattform zu übersetzen.

„Innovation ist zwar irgendwo Tech-getrieben, aber wirklich Veränderung ist menschengetrieben.“

Drei Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Adoption

Aus der Arbeit mit hunderten größeren Unternehmen leitet Lennard drei wiederkehrende Voraussetzungen ab. Erstens braucht es ein Top-Management, das KI selbst nutzt und die Technologie nicht nur abstrakt delegiert. Nur wer den persönlichen Nutzen versteht, kann die Bedeutung für das Unternehmen einordnen und ein glaubwürdiges Mandat schaffen.

Zweitens baut erfolgreiche KI-Adoption auf vorhandener Digitalisierung auf. Saubere Daten, dokumentierte Prozesse, APIs, Cloud-Infrastruktur und funktionierende Berechtigungssysteme werden wichtiger, sobald Unternehmen über Chat-Nutzung hinausgehen und KI in Arbeitsabläufe integrieren wollen.

Drittens braucht es eine Kultur, die Veränderung als Chance betrachtet. Technologieoffenheit entsteht dort, wo Führung Orientierung gibt, Mitarbeitende lernen dürfen und die möglichen Auswirkungen aktiv kommuniziert werden. Lennard warnt davor, KI vor allem als Jobverlust-Narrativ zu behandeln. Das größere Risiko liege darin, dass Unternehmen und Industrien sich nicht schnell genug erneuern.

Menschenzentrierte KI statt Automatisierung um jeden Preis

Lennard beschreibt KI als ein weiteres Werkzeug in einem stetig wachsenden gesellschaftlichen Werkzeugkasten. Welche Werkzeuge eingesetzt werden und für welche Aufgaben, bleibt eine menschliche Entscheidung. Auch in agentischen Systemen geht es deshalb nicht darum, Menschen möglichst vollständig zu entfernen, sondern Technologie so einzusetzen, dass sie gewünschte Ergebnisse unterstützt.

„Es liegt immer noch an uns zu entscheiden, wann setzen wir welches Werkzeug ein.“

Always-on-Agenten betrachtet Lennard pragmatisch. Ein Webhook, der auf ein Ereignis wartet, ist bereits eine Form von „always on“. Auch ein Meeting-System, das bei ausgewählten Terminen vorbereitet und nachbereitet, arbeitet proaktiv. Entscheidend ist nicht maximale Daueraktivität, sondern ein klarer Rahmen, mit dem sich Nutzende und Unternehmen wohlfühlen.

Wachstum mit bewusst begrenztem Organisationstempo

Langdock wuchs von fünf Gründern und frühen Mitarbeitenden auf rund 65 Personen. Bis Ende 2026 plant das Unternehmen mit etwa 85 bis 90 Mitarbeitenden. Gleichzeitig nennt Lennard mehr als 50 Millionen Euro wiederkehrenden Jahresumsatz – nach geschätzt sieben bis acht Millionen Euro im Vorjahr.

Das Team soll pro Jahr höchstens um den Faktor drei wachsen. Diese Grenze ist keine Folge mangelnder Nachfrage, sondern eine organisatorische Entscheidung. Systeme, Rollen und Verantwortlichkeiten müssen mitwachsen können, ohne dass Vertrauen und Kontext verloren gehen. Bislang habe noch niemand Langdock durch eine eigene Kündigung verlassen; regelmäßige Mitarbeitendenbefragungen sollen früh zeigen, wo das Wachstum neue Belastungen erzeugt.

Warum Langdock zu 100 Prozent im Büro arbeitet

Für ein Berliner Tech-Startup ungewöhnlich arbeitet Langdock vollständig im Büro. Lennard begründet das mit der Geschwindigkeit der Veränderung: Kundenvolumen, Produkte, Rollen und Prozesse verschieben sich laufend. Persönliche Zusammenarbeit soll helfen, Kontext aufzubauen, Unsicherheit einzuordnen und Vertrauen zu erhalten.

„Jeder Prozess, den wir bauen, bricht nach drei bis sechs Monaten.“

Diese Brüche versteht das Team nicht automatisch als Fehler. In einem schnell wachsenden Unternehmen können Prozesse, die für eine frühere Größenordnung richtig waren, nach wenigen Monaten unpassend werden. Entscheidend ist, Veränderungen zu normalisieren und gemeinsam neue Strukturen zu schaffen.

Onboarding beginnt im Support

Neue Mitarbeitende bekommen zu Beginn bewusst Zeit, bevor ihre eigentliche Rolle den Alltag vollständig bestimmt. Support ist dabei ein wichtiger Bestandteil. Es geht nicht nur darum, Anfragen zu beantworten, sondern das Produkt, typische Kundenprobleme und die internen Ansprechpartner kennenzulernen.

Wer im Support wiederkehrende Fragen erkennt, kann außerdem Lücken in der Dokumentation sichtbar machen. Aus einzelnen Antworten entsteht so Wissen, das künftig für das gesamte Team verfügbar ist. Gerade bei schnellem Wachstum reduziert diese Arbeitsweise Informationsverluste und Abhängigkeiten von wenigen Personen.

Dokumentation als Grundlage für KI-native Arbeit

Langdock dokumentiert seine Prinzipien, Entscheidungen und Prozesse in einem Handbook. Dieses liegt als Git-Repository mit Markdown-Dateien vor. Das macht den Kontext sowohl für Menschen als auch für Agenten gut lesbar.

Generell versucht das Unternehmen, Systeme mit offenen Schnittstellen und zugänglichen Daten aufzubauen, ohne den Schutz sensibler Informationen zu vernachlässigen. Dokumentation ist damit nicht nur Wissensmanagement. Sie bildet die Voraussetzung dafür, dass Agenten Aufgaben nachvollziehen und im richtigen Kontext bearbeiten können.

Erst verstehen, dann automatisieren

Viele Prozesse starten bei Langdock bewusst manuell. Das Team sammelt zunächst Erfahrung, dokumentiert Abläufe und entwickelt eine belastbare Vorstellung davon, wie gute Arbeit in diesem Bereich aussieht. Danach werden einzelne Schritte teilautomatisiert, bis ein System Aufgaben weitgehend autonom übernehmen kann.

Im Support gelingt das bereits für einen signifikanten Anteil der Tickets. Automatische Antworten werden erst dann versendet, wenn Evaluationen ausreichend Vertrauen in die Qualität schaffen. Wie weit Automatisierung sinnvoll ist, unterscheidet sich je nach Abteilung und Prozess.

Beim Tooling verfolgt Langdock einen pragmatischen Build-or-Buy-Ansatz. Standardsoftware wird bevorzugt eingekauft, wenn API, Oberfläche und Preis überzeugen. Selbst gebaute Lösungen brauchen dauerhaftes Ownership und Wartung. Produktkritische Infrastruktur baut Langdock dagegen häufiger selbst, unter anderem weil Enterprise-Kunden Deployments auf eigener Infrastruktur verlangen.

Souveräne Inferenz und Europas Produktwette

Neben neuen Anwendungen arbeitet Langdock daran, Open-Weight-Modelle auf eigener Infrastruktur anzubieten. Kunden sollen Anfragen bei Bedarf über in Deutschland gehostete Rechenkapazität verarbeiten und zwischen verschiedenen Modellen wählen können. Damit erweitert Langdock seine Rolle vom Application Layer in Richtung souveräner Inferenz.

Auch die Unternehmensstruktur wurde neu geordnet. Langdock war ursprünglich über eine US-Holding strukturiert, unter anderem wegen der Teilnahme an Y Combinator und der einfacheren Beteiligungsverwaltung. Das operative Geschäft lag jedoch stets in einer deutschen GmbH. Inzwischen hat das Team die Struktur nach Europa zurückgeführt.

„Wir sind gerne in Europa, wir sind gerne hier. Wir haben Bock, von hier aus zu bauen.“

Für Lennard ist das eine langfristige Entscheidung für den Standort, nicht nur ein Compliance-Argument. Langdock will zeigen, dass technologische Exzellenz, wirtschaftliche Skalierung und europäische Souveränität zusammenpassen können.

Kernaussagen

Der Chat war nur der Startpunkt: Langdock entwickelt sich zu einer Plattform, die Modelle, Daten, Agents, Workflows und neue Arbeitsoberflächen verbindet.
Adoption ist eine Management- und Kulturfrage: Eigene Nutzung im Top-Management, digitale Grundlagen und Veränderungsbereitschaft wirken zusammen.
KI-native Arbeit braucht dokumentierten Kontext: Offene Schnittstellen, zugängliche Daten und maschinenlesbare Dokumentation machen agentische Systeme erst belastbar.
Automatisierung beginnt mit Verständnis: Langdock führt Prozesse zunächst manuell aus, dokumentiert sie und automatisiert anschließend schrittweise.
Wachstum darf Vertrauen nicht überholen: Die Organisation begrenzt ihr Headcount-Wachstum bewusst, damit Strukturen und Kultur mithalten können.
Europa ist eine strategische Wette: Die neue Unternehmensstruktur und souveräne Inferenz sollen europäische Kontrolle mit Produkt-Exzellenz verbinden.

Fazit und Takeaways

Für Führungskräfte

KI selbst nutzen: Ein glaubwürdiges Mandat entsteht nicht durch Delegation allein. Führungskräfte müssen die Fähigkeiten und Grenzen aus eigener Anwendung verstehen.
Veränderung positiv einordnen: Mitarbeitende brauchen Orientierung, welchen Nutzen KI für das Unternehmen und ihre eigene Arbeit schaffen soll.
Beständigkeit ermöglichen: Organisationen können nicht jeden Modellsprung ungefiltert aufnehmen. Sie brauchen stabile Formfaktoren und klare Prioritäten.

Für KI- und Transformationsteams

Das digitale Fundament ernst nehmen: Datenzugriffe, APIs, Rechte und dokumentierte Prozesse entscheiden darüber, ob KI über einzelne Chats hinauskommt.
Manuell lernen, dann automatisieren: Wer einen Prozess nicht versteht, kann ihn auch nicht belastbar an Agenten übergeben.
Evaluationen einbauen: Autonomie braucht messbare Qualitätskontrollen, bevor Systeme ohne Freigabe handeln.

Für wachsende Unternehmen

Kontext als Infrastruktur behandeln: Dokumentation muss mit Rollen, Produkten und Entscheidungen mitwachsen.
Prozessbrüche normalisieren: Was heute funktioniert, kann in sechs Monaten zu klein sein. Anpassung ist Teil des Systems, kein Ausnahmefehler.
Build vs. Buy bewusst entscheiden: Nicht jede interne Lösung ist strategisch. Selbst bauen lohnt sich dort, wo Anforderungen differenzieren oder Kontrolle entscheidend ist.

Langdocks Entwicklung zeigt, wie schnell sich die Rolle einer KI-Plattform verändern kann. Aus sicherem Modellzugang wird eine Arbeits- und Orchestrierungsschicht, aus Dokumentation wird Agentenkontext und aus europäischer Herkunft eine bewusste Produkt- und Unternehmenswette. Der zentrale Gedanke bleibt dabei menschenzentriert: Technologie schafft Möglichkeiten, aber Organisationen entscheiden, wie daraus wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Wert entsteht.