Vom CDO zum Solo-Founder: Wie Carlos Riebeling mit KI ein D2C-Unternehmen allein skaliert

Intro

In dieser Episode ist Carlos Anthony Riebeling zu Gast – Gründer von 60kollektiv, einer D2C-Marke für Männer-Gesichtspflege. Im Gespräch mit Felix zeichnet Carlos den Weg nach: von der Business-Developer-Rolle im Startup-Chaos der Zehnerjahre über die CDO-Verantwortung bei Jochen Schweizer/mydays und Bitburger bis hin zur Gründung eines AI-nativen Solo-Startups. Im Zentrum steht die Frage, wie viel ein einzelner Gründer heute leisten kann, wenn 15 Jahre Daten- und Digitalhandwerk auf KI treffen – und was etablierte Unternehmen daraus lernen können.

Besonders spannend: Carlos mappt die gesamte Wertschöpfungskette von Produktentwicklung über Fulfillment bis Performance-Marketing auf KI – und kann das physische Produkt weitgehend alleine launchen.

Inhaltsübersicht

Karriere zwischen Startup, Mittelstand und grüner Wiese
KI bei Bitburger: Gastro-Scoring und Attribution mit Machine Learning
Die Gründung von 60kollektiv: Warum Männer-Skincare der perfekte Pain Point war
Solo-Founder mit KI: Von der Rezeptur bis zum Fulfillment
Strukturiert vs. explorativ: Wie Carlos KI entlang der Wertschöpfungskette aufbaut
Make or Buy: Wo man kauft und wo man selbst baut
Der Tech-Stack: Claude, Obsidian, Shopify, Klaviyo und MCPs
Ad-Creation in der Praxis: Warum KI hier noch nicht alles kann
Teamaufbau im KI-Zeitalter: Welche Profile jetzt wertvoll werden
Was der Mittelstand von AI-nativen Startups lernen kann

Über den Gast

Carlos Anthony Riebeling ist Gründer von 60kollektiv, einer D2C-Marke für Männer-Gesichtspflege. Nach einer Bankausbildung und dem Studium startete er im E-Commerce bei MyDays (später Jochen Schweizer mydays), wo er vom Business Developer zum Geschäftsführer und CDO aufstieg und das Unternehmen von 30 auf 650 Mitarbeitende wachsen half. Anschließend baute er bei Bitburger eine digitale Einheit in Düsseldorf auf und verantwortete dort Daten-, Online-Marketing- und Sales-Teams. Mit 60kollektiv realisiert er nun ein AI-natives Solo-Setup – von der Produktformulierung über EU-Zulassungsverfahren bis zu Ads und Fulfillment.

Detaillierte Zusammenfassung

Vom Startup-Chaos zur CDO-Verantwortung

Carlos beschreibt seinen Werdegang als „Klischee-BWL-Lebenslauf", den er überspringend auf den Punkt bringt: Nach dem Studium landete er eher zufällig in der Startup-Welt bei MyDays. In den wilden Zehnerjahren durchlebte er jede Wachstumsphase – vom kleinen Startup über ProSieben als Shareholder, die Übernahme des Digitalgeschäfts von Jochen Schweizer, bis zum Wachstum auf 650 Mitarbeitende. Als CDO verantwortete er den gesamten digitalen Umsatz beider Firmen und arbeitete eng mit dem CTO zusammen, der zu seinen engsten Sparringspartnern zählte.

„Ich habe jede Wachstumsphase mit Ups and Downs eines Start-ups miterlebt und durfte all diese Phasen miterleben."

Der Wechsel in den Mittelstand: KI bei Bitburger

Der Schritt zu Bitburger war für Carlos die konsequente Ergänzung: Nach Konzern und Startup wollte er den deutschen Mittelstand kennenlernen. Bitburger baute clever eine digitale Einheit in Düsseldorf auf – nicht im Headquarter in Bitburg. Carlos verantwortete dort Daten-, Online-Marketing- und Sales-Teams und setzte früh auf Daten-Hebel: Mit Open-Source-Modellen von Facebook wurde ein Scoring für Gastro-Betriebe entwickelt, das dem Offline-Vertrieb zeigte, welche Lokalitäten besonders attraktiv waren – basierend auf Bestandskunden-Daten und öffentlich verfügbaren Informationen.

Carlos verfolgte die GPT-Modelle schon vor dem ChatGPT-Moment im November 2022 – auf YouTube, in Research-Communities und im Austausch mit Gleichgesinnten. Schon 2019 wies er sein SEO-Team auf die kommenden Möglichkeiten der Textgenerierung hin. Bei Bitburger experimentierte das Team früh mit Gen-AI-generierten Bildern und Texten für D2C-Kampagnen.

60kollektiv: Solo-Founder mit KI entlang der Wertschöpfungskette

Die Gründung von 60kollektiv war für Carlos der perfekte Sturm: ein persönlicher Pain Point (keine passende Männer-Skincare existierte), kombiniert mit der Erfahrung aus zwei sehr unterschiedlichen Unternehmenswelten und der Explosion von KI-Möglichkeiten. Das Produkt ist bewusst reduziert: drei Produkte (Vitamin-C-Serum, Moisturizer mit SPF30, Retinol-Serum), die eine komplette Routine abdecken.

Carlos beschreibt, wie er die gesamte Wertschöpfungskette mit KI aufbaute – von der Rezeptur-Entwicklung im Sparring mit Dermatologen und Prüfungslaboren über die EU-Zulassungsverfahren bis zu Boxing und Fulfillment. Für die DHL-Kleinpaket-Definition mussten Maße, Umverpackung und Glasgröße exakt berechnet werden – alles KI-gestützt, mit Human-in-the-Loop bei Bekannten aus dem Fulfillment.

„Ich war jeden Tag eigentlich aufs Neue überrascht, weil es ja auch ein physisches Produkt ist. Hätte mir vorher jemand gesagt, wie aufwendig das Zulassungsprozedere ist, bin ich mir nicht sicher, ob ich's noch mal machen würde."

Strukturiert statt explorativ: Der KI-Ansatz

Auf Felix' Frage, ob er eher strukturiert oder explorativ vorgegangen sei, antwortet Carlos klar: strukturiert. Er baute sich ein Trello-Board entlang der Wertschöpfungskette auf – mit Karten für Administratives, Ads, Legal, Fulfillment, Produkt und mehr. Dann identifizierte er chirurgisch, wo KI ansetzen kann. Der explorative Ansatz sei gut, um Berührungsängste in Teams abzubauen – für echte Produktion brauche es aber Struktur und Kontext.

„Wenn du wirklich faktisch Umgesetztes in Produktion haben willst, dann vorher den Hirnschmalz investieren, das runterzubrechen, zu strukturieren und der AI auch Kontext zu geben – kriegst du meiner Meinung nach die viel besseren Ergebnisse."

Ein zentraler Punkt im Gespräch: Prozesse nicht einfach abbilden und automatisieren, sondern von Grund auf neu denken. Felix' Lieblingsbeispiel: Warum PowerPoints bauen, wenn KI die Daten auch anders aufbereiten könnte, dass Menschen einfacher Entscheidungen treffen – oder sie gar nicht mehr treffen müssen?

Make or Buy: Wo man kauft und wo man selbst baut

Carlos unterscheidet klar: Kernsysteme wie Shopify und Klaviyo kauft er – deren Businessmodell sei so weit entwickelt, dass ein Eigenbau den Fokus vom eigentlichen Geschäft ablenken würde. Für unternehmensspezifische Prozesse, für die es keine Marktlösung gibt, lohnt sich aber Eigenbau. Er nennt das Beispiel einer Influencer-Managementagentur, die eine komplette Plattform selbst gebaut hat – weil niemand am Markt eine Lösung für dieses spezielle Business anbietet.

Der Tech-Stack: Claude, Obsidian und MCPs

Als AI-Layer nutzt Carlos primär Claude (Anthropic), ergänzt durch Obsidian für Wissensspeicherung und Kontext. Über MCPs sind Shopify, Klaviyo, Meta und weitere Tools angebunden. Die Architektur ändert sich laut Carlos alle paar Wochen – er versucht, pragmatisch zu bleiben und nicht in Selbstverwaltung zu verfallen. Früher nutzte er Typing Mind, experimentierte mit DeepSeek und verschiedenen Modellen. Heute ist die Cloud-Infrastruktur mit Claude sein Zentrum.

Ad-Creation: KI ist hier noch kein All-in-One-Prozess

Ein Bereich, in dem KI laut Carlos noch nicht vollständig ist: die komplette Ad-Erstellung von vorne bis hinten. Der Workflow ist noch sehr hands-on: Claude generiert den Prompt, Nano Banana erstellt das Bild, Canva wird für Nachbearbeitung genutzt (z. B. wenn Textplatz verschoben wurde), Kling für Bewegtbild. Jeder Einzelschritt liefert gute Resultate – aber alle Zutaten in eine Suppe zu werfen, bleibt aufwendig.

Teamaufbau im KI-Zeitalter

Carlos würde als Erstes einen erfahrenen CFO einstellen – für regelbasierte Aufgaben, die sich gut mit KI abbilden lassen, aber strategische Erfahrung erfordern. Danach sucht er weniger nach spezifischen Disziplinen als nach Wissbegierde und Experimentierfreude. Die entscheidende Fähigkeit: mit KI umgehen können, ihre Grenzen erkennen und verstehen, wo sie anfängt „zu spinnen". Der Background sei dabei zweitrangig.

Was der Mittelstand lernen kann

Carlos' Appell an den Mittelstand ist unmissverständlich: Offenheit und Dringlichkeit an der Spitze des Unternehmens. Er würde KI in Zielvereinbarungen aufnehmen und an die variable Vergütung koppeln – aber vor allem vorleben. Die Gefahr sei konkret: Wenn ein Solo-Founder ein vollständiges physisches Produkt mit Fulfillment und Werbung alleine launchen kann, dann können AI-First-Challenger mit zehn Leuten ganze Branchen angreifen.

„Ich kann gar nicht dringlich genug an alle Entscheider, die zuhören, appellieren. Das wird extrem wichtig."

Kernaussagen

KI verstärkt vorhandenes Handwerk, nicht fehlendes – „Ich kann ein vollumfängliches physisches Produkt launchen mit 'ner Fulfillment und Supply Chain, inklusive Werbung. Ich bin alleine." Solo-Founder, Wertschöpfungskette, Hebel
Struktur vor Exploration – „Wenn du wirklich faktisch Umgesetztes in Produktion haben willst, dann vorher den Hirnschmalz investieren, das runterzubrechen und der AI Kontext geben." Methodik, Kontext, Produktivität
Prozesse neu denken, nicht abbilden – „Was will ich erreichen im Idealfall? Und auf keinen Fall unmittelbar das bestehende abbilden." Prozess-Redesign, AI-First
Make or Buy nach Business-Nähe – Kernsysteme wie Shopify und Klaviyo kaufen, unternehmensspezifische Prozesse selbst bauen. Architektur, Fokus
Dringlichkeit an der Spitze – „Ich kann gar nicht dringlich genug an alle Entscheider appellieren. Das wird extrem wichtig." Führung, Mittelstand, Wettbewerb

Fazit und Takeaways

Für Solo-Founder und kleine Teams

Wertschöpfungskette mappen: Bevor KI eingesetzt wird, die gesamte Kette strukturieren – dann chirurgisch andocken.
Pragmatismus über Perfektion: Nicht jedem Modell-Wechsel hinterherrennen, sondern das nutzen, was funktioniert.
Human-in-the-Loop bleibt: Bei komplexen Schritten wie Zulassung und Fulfillment menschliche Expertise gezielt einbinden.

Für etablierte Unternehmen und Mittelstand

Offenheit an der Spitze: KI-Verantwortung gehört ins C-Level – mit Buy-in, Zielvereinbarungen und Vorleben.
Prozesse hinterfragen: Nicht bestehende Abläufe automatisieren, sondern vom Idealzustand aus denken.
Wettbewerbsdruck ernst nehmen: Ein AI-nativer Challenger mit zehn Leuten kann heute ganze Branchen angreifen.

Für KI-interessierte Führungskräfte

Make-or-Buy bewusst entscheiden: Wo das Businessmodell eines Tools ausgereift ist, kaufen. Wo niemand am Markt eine Lösung hat, selbst bauen.
Ad-Creation bleibt Hands-on: KI liefert gute Einzelergebnisse, aber der End-to-End-Prozess braucht noch menschliche Koordination.
Hire für Wissbegier, nicht für Disziplin: Die wichtigste Fähigkeit neuer Teammitglieder ist der Umgang mit KI – der fachliche Background wird zweitrangig.

Carlos schließt mit einem klaren Appell: Die Entwicklungen sind nicht mehr aufzuhalten, und wer am Lenkrad einschläft, riskiert, von AI-nativen Herausforderern überholt zu werden – nicht in zehn Jahren, sondern heute.

#94Vom CDO zum Solo-Founder: Wie Carlos Riebeling mit KI ein D2C-Unternehmen allein skaliert