Vertrauliches Pitch Deck

nAIce Components

KI-gestützte Komponentenauswahl für die Leistungselektronik — basierend auf 30 Jahren MTCON-Erfahrung.
Erstellt für MTCON GF Mario v1.0 · Juli 2026 von Johannes · nAIce

Warum nAIce Components?

MTCON hat 30 Jahre Know-how in Einpresstechnik und Leistungselektronik. Dieses Wissen steckt heute in Marios Kopf und in Ordnern. nAIce Components macht es digital, automatisiert und skalierbar.

Phase 1

Wissen extrahieren

Marios 30 Jahre Erfahrung werden in ein KI-Modell gegossen. Jede Kundenanfrage, jede Lösung, jede Entscheidung wird zum Trainingsdatum.

Phase 2

Digital skalieren

Aus einem persönlichen Gespräch werden 1.000 gleichzeitige KI-Beratungen. 24/7. In 5 Sprachen. Ohne dass Mario mehr arbeiten muss.

Phase 3

Plattform werden

Aus MTCON-spezifischem Wissen wird eine KI-Plattform für die gesamte Leistungselektronik-Branche mit 20+ Herstellern als Datenpartner.

Jeder Ingenieur kennt diesen Frust

Zeitaufwand

Ein Ingenieur verbringt 3–8 Stunden pro Komponentensuche. Kataloge durchblättern, Datenblätter vergleichen, Hersteller anrufen. Das ist 2026 immer noch Standard.

Fehlerquote

30% aller Komponenten-Auswahlen müssen im Prototyp korrigiert werden. Falsche Strombelastbarkeit, unpassende Abmessungen, thermische Probleme.

Opportunitätskosten

Ingenieure sind teuer. Wenn sie Komponenten suchen statt Systeme entwickeln, kostet das Unternehmen 50.000–100.000€ pro Jahr und Ingenieur.

Wissen geht verloren

Wenn Mario in Rente geht, geht sein Wissen mit ihm. Kein Datenbank, kein KI-Modell, kein digitaler Zwilling — nur noch Aktenordner.

nAIce Components

Ein KI-Agent, der aus 30 Jahren MTCON-Erfahrung gelernt hat. Ingenieur gibt Anforderungen ein, die KI empfiehlt die passende Komponente.

Schritt 1

Eingabe

Ingenieur gibt ein: Stromstärke, Spannung, Umgebungstemperatur, Bauraum, Vibration, Schutzart, Preisziel.

Schritt 2

KI-Empfehlung

Das Modell (trainiert auf MTCON-Daten) empfiehlt die optimale Komponente mit Confidence-Score, Alternativen und Begründung.

Schritt 3

Bestellung

Direkter Export: CAD-Modell, Datenblatt, Angebot anfragen, Bestellung auslösen. Alles in einem Klick.

FeatureMVP (Monat 3)V1 (Monat 6)V2 (Monat 12)
KI-Empfehlung100 Anfragen1.000+Fleet Learning
DatenblattManuellAPIAutomatisch
CAD-ExportSTEP/IGESSolidWorks
HerstellerNur MTCON10+
KI-TrainingMario+ FeedbackFederated
PreisKostenlos1.000–3.000€3.000–10.000€

Lieber Mario,

Ich mache deinen Vertrieb — und gemeinsam bauen wir nAIce Components auf. Hier ist der konkrete Vorschlag.

Das Angebot im Detail

1
Ich übernehme den MTCON-Vertrieb

Zum Gehalt der Vorgängerin minus 10%. Dafür habe ich Zeit, nebenbei nAIce Components aufzubauen. Ich dokumentiere jede Kundenanfrage und trainiere damit die KI.

2
Du gibst mir Zugang zu Wissen und Daten

Zugriff auf historische Kundenanfragen, Konstruktionszeichnungen, Prüfprotokolle und Fehleranalysen. Du stehst mir 2h/Woche für Fragen zur Verfügung.

3
Du öffnest deine Kundenkontakte

Du stellst mich deinen Top-10-Kunden als Vertriebspartner vor. Ich nutze diese Gespräche für MTCON-Vertrieb (dein Benefit) und Produkt-Validierung (mein Benefit).

4
Du bekommst 10% am Startup

Nach Gründung der nAIce Components GmbH erhälst du 10% der Anteile. Kein Eigenkapital, keine Haftung, kein Risiko. MTCON wird Pilotkunde (1.000€/Monat).

5
MTCON profitiert sofort

Dein Vertrieb wird durch die KI unterstützt: 80% der Standard-Anfragen beantwortet die KI automatisch. Du kümmerst dich nur um komplexe Fälle.

So bauen wir es auf

In 12 Monaten zum Produkt

Vier Phasen. Vom Vertriebs-Job bis zum skalierenden Startup. Jede Phase hat klare Meilensteine.

Phase 1 · Monat 1–3

Foundation — Vertrieb und Wissen sammeln

Was passiert: Du startest den MTCON-Vertrieb. Jede Kundenanfrage dokumentierst du strukturiert. Parallel extrahierst du historische Daten aus MTCON-Archiven. Mario gibt 2h/Woche Wissen weiter.

Meilenstein: 100+ dokumentierte Anfragen + KI-Rohmodell trainiert.
Kosten: Dein Gehalt (MTCON) + 500€ Infrastruktur.
Risiko: Gering.

Phase 2 · Monat 3–6

MVP — KI-Konfigurator für MTCON

Was passiert: Du baust den ersten KI-Konfigurator. Ingenieur gibt Anforderungen ein, die KI sagt welche MTCON-Komponente passt. Du testest mit 3 MTCON-Kunden.

Meilenstein: Funktionierender MVP, 3 Pilotkunden, 80% Genauigkeit.
Kosten: 2.000–5.000€.
Risiko: Mittel.

Phase 3 · Monat 6–9

Gründung — nAIce Components GmbH

Was passiert: Gründung der GmbH. Mario erhält seine 10%. MTCON wird Pilotkunde (1.000€/Monat). Du suchst 2–3 weitere Hersteller als Beta-Kunden.

Meilenstein: GmbH gegründet, 1.000€ MRR, 5 Hersteller.
Kosten: 5.000–15.000€.
Risiko: Mittel.

Phase 4 · Monat 9–12+

Skalierung — Plattform und Investoren

Was passiert: Plattform öffnet sich für 20+ Hersteller. Jeder bringt seine Komponenten und Daten mit. Du startest eine Seed-Runde (500k–1M€).

Meilenstein: 10.000€+ MRR, 20+ Hersteller, 50+ Kunden.
Kosten: 200k–500k€ (Seed).
Risiko: Hoch.

Das Geschäftsmodell

3
Umsatzströme
60%
KI-Marge
3–5 J.
Bis 10M€ ARR
UmsatzstromKundePreisMarge
KI-PlattformHersteller1.000–10.000€/Monat60–80%
White-LabelHersteller5.000–20.000€/Monat90%
Data-BenchmarkingAutomotive50.000–200.000€/Jahr95%

5-Jahres-Prognose

Jahr 1Jahr 2Jahr 3Jahr 4Jahr 5
Kunden3103080200
MRR3.000€30.000€150.000€500.000€1.5M€
ARR36.000€360.000€1.8M€6M€18M€
Team1382050
Bewertung2M€10M€40M€120M€

Warum dieses Team gewinnt

Mario

30 Jahre Industrie

GF von MTCON. Kennt jeden Entscheider in Automotive, Energie und Industrie-Elektronik. Weiß genau welche Komponenten unter welchen Bedingungen funktionieren. Das kann kein Konkurrent nachkaufen.

Johannes

KI-Entwicklung

Gründer von nAIce. Baut seit Jahren KI-Agenten. Kennt die Technologie die nötig ist, um Marios Wissen in ein skalierbares Produkt zu gießen. Kann in Wochen liefern, wofür andere Monate brauchen.

nAIce

Die Plattform

nAIce ist keine Idee — es ist eine laufende Plattform mit KI-Agenten, die heute schon funktionieren. Kein Null-Start. Kein Risiko. Nur ein weiterer Agent auf der nAIce-Plattform.

Bereit, Mario?

Lass uns in 30 Minuten über das Angebot sprechen. Ich zeige dir den ersten Prototypen und wir legen die nächsten Schritte fest.

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