16.09.2026
BILDUNG

GoStudent kauft Berlitz Deutschland – Felix Ohswald erklärt

Mit der Übernahme der Berlitz Deutschland GmbH baut GoStudent sein stationäres Geschäft weiter aus und erweitert zugleich sein Angebot im Bereich Sprachbildung und berufliche Qualifizierung. Der Deal bringt rund 50 Sprachzentren sowie weitere Angebote rund um Integration, Weiterbildung und Sprachzertifizierungen unter das Dach des EdTechs.
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GoStudent
© brutkasten - Felix Ohswald, Gründer GoStudent.

GoStudent verfolgt weiter seine Offline-Strategie. Bereits 2022 hatte man Studienkreis übernommen – brutkasten berichtete. Der bereits 1974 gegründete Studienkreis galt als Deutschlands größtes Nachhilfeunternehmen mit bundesweit über 1.000 Lernzentren.

Im Mai 2025 vermeldete das Unicorn dann die Erweiterung seines Geschäftsmodells und den Plan, künftig verstärkt auf stationäre Nachhilfestandorte zu setzen – siehe hier.

GoStudent erweitert sich

„Das Franchise-Modell mit stationären Nachhilfestandorten, das wir in Deutschland übernommen haben, hat sich äußerst positiv entwickelt. Deshalb ist es für uns ein logischer nächster Schritt, dieses erfolgreiche Modell nun auf weitere europäische Länder auszuweiten, in denen wir bereits mit unserer personalisierten Online-Einzelnachhilfe aktiv sind“, erklärte damals eine Sprecherin des EdTechs die Gründe für diesen Schritt.

Heute schrieb GoStudent-Gründer Felix Ohswald per LinkedIn-Post, dass man bereits am 28. August den Kaufvertrag mit der Berlitz Corporation für die Berlitz Deutschland GmbH unterzeichnet habe und sich damit nun 50 Sprachzentren in ganz Deutschland, öffentlich geförderte Integrations- und berufliche Qualifizierungsprogramme, das Geschäft mit öffentlichen Institutionen, Sprachprüfungen und Zertifizierungen, ein breites Portfolio an Präsenzkursen für Privatkunden, die Rekrutierung internationaler Fachkräfte sowie Programme für Kinder und Jugendliche einverleibt habe.

Sprachkenntnisse im Fokus

Während Berlitz das Geschäft mit Unternehmenskunden und das Online-Sprachtraining weiterführt, ist die Berlitz Deutschland GmbH seit 1. September in einem separaten Unternehmen organisiert. Die Berlitz Deutschland GmbH bleibt dabei unter der Marke Berlitz und als Franchise-Partner der Berlitz Corporation bestehen. Der Abschluss der Transaktion wird bis zum Jahresende erwartet.

Hintergrund des Deals ist die Bedeutung von Sprachkenntnissen für den Zugang zum deutschen Arbeitsmarkt: Rund die Hälfte aller Arbeitgeber verlangt laut dem Unternehmen mindestens Deutschkenntnisse auf B2-Niveau. Die für öffentlich geförderte Sprachprogramme notwendigen Akkreditierungen wurden über zwei Jahrzehnte aufgebaut. Die operative Führung der Berlitz Deutschland GmbH bleibt bei Mattias Schwarz und dem bestehenden Team.

Drei Beobachtungen

Den Grund für diesen Schritt erläutert Ohswald aus drei Beobachtungen und zwei Hypothesen heraus: Erstens sei Deutsch das meistgebuchte Fach in der Nachhilfe: In der Grundschule werde Deutsch sogar häufiger gebucht als Mathematik – und das gelte für Kinder aller Herkünfte.

Zweitens zeige sich ein Zusammenhang mit der Demografie: In Städten und Kreisen, in denen viele Familien zu Hause mehr als eine Sprache sprechen, sei Deutsch häufiger Bestandteil der Nachhilfeverträge. Gleichzeitig würden Familien mit Zuwanderungsgeschichte laut Bildungsforschung seltener Nachhilfe in Anspruch nehmen, obwohl der Bedarf höher wäre.

Drittens zeige sich die Bedeutung von Sprachkompetenz auch in der Mathematik: Bei der zentralen Prüfung am Ende der zehnten Klasse in Nordrhein-Westfalen würde Sprachkompetenz 14 Prozent der Unterschiede in der Mathematikleistung erklären, während es bei sozialer Herkunft und Migrationshintergrund jeweils ein bis drei Prozent seien. Zwischen dem sprachlich schwächsten und stärksten Drittel der Schüler lag dabei mehr als eine Schulnote.

„Aus diesen Beobachtungen sind zwei Hypothesen geworden, und aus den Hypothesen eine Entscheidung. Sie fällt in einen Markt, dessen Etat der Bund 2027 fast halbieren will, und in Wochen, in denen der Bundestag genau darüber berät. Man kann das den falschen Moment nennen. Wir halten es für den richtigen und erklären, warum“, beschreibt Ohswald seine Gedanken.

Hypothese 1: „Die Arbeitswelt sortiert nach Sprache, bevor sie nach Qualifikation sortiert“

Die erste Sortierung beginne Ohswald zufolge bereits in der Schule. „2021 sprachen noch 62 Prozent der Viertklässler zu Hause immer Deutsch, zehn Jahre davor 84. Jedes vierte Kind verließ die Grundschule, ohne so lesen zu können, wie es die weiterführende Schule voraussetzt. Ein Kind, das zu Hause nie Deutsch spricht, liegt im Lesen 36 Punkte zurück, auch im Vergleich mit Kindern gleicher sozialer Herkunft. Ein Teil des Rückstands ist Armut. Ein Teil ist Sprache. Der zweite Teil ist der, den Bildung beheben kann“, betont Ohswald.

Die zweite Sortierung würde an der Tür zum Arbeitsmarkt stattfinden. Sie treffe Erwachsene, die neu kommen: „Die Hälfte der Betriebe verlangt bei Einstellungen immer mindestens B2, in Gesundheit, Bildung und Finanzen drei Viertel und mehr. Die andere Hälfte stellt auch darunter ein, im Gastgewerbe, in Lager und Verkehr, in der Leiharbeit. Die Sprachschwelle entscheidet nicht, ob jemand arbeitet. Sie entscheidet, in welchem Segment. In den reglementierten Berufen ist sie Zulassungsbedingung: Ärztinnen und Ärzte brauchen überall B2 und eine Fachsprachprüfung auf C1, Pflegekräfte B2, obwohl viele mit B1 einreisen“, erklärt der GoStudent-Gründer.

Als Beispiel führt Ohswald an, dass 72 Prozent der Geflüchteten aus der Ukraine über einen Hochschul- oder vergleichbaren Abschluss verfügen, doch nur fünf Prozent bei ihrer Ankunft gut Deutsch sprechen würden. Laut Studien seien es bessere Sprachkenntnisse, die die Einstellungsbereitschaft deutlich erhöhen, während fehlende Kinderbetreuung und nicht anerkannte Abschlüsse weitere Hürden darstellen. Sprache sei damit eine zentrale Voraussetzung dafür, dass vorhandene Qualifikationen auf dem deutschen Arbeitsmarkt sichtbar und nutzbar werden, so Ohswald.

Hypothese 2: Sprache hört nicht bei B1 auf

Der Integrationskurs – um auf seine zweite These zu kommen – zielt auf B1 ab. Für viele berufliche Wege seien jedoch weitergehende Sprachkenntnisse erforderlich, was für Ohswald bedeutet, dass auch nach dem Spracherwerb berufliche Weiterbildung schlicht ein wichtiger Schritt bleibe.

„Das IAB hat bei Geflüchteten gemessen, was nach dem Sprachkurs wirkt: Ein Sprachkurs mit Aktivierung bringt nach fünf bis sechs Jahren rund 3,5 Prozentpunkte mehr Beschäftigung“, zeigt sich der Founder auf LinkedIn überzeugt. „Eine geförderte Weiterbildung bringt rund 13 Prozentpunkte und etwa 800 Euro mehr Monatsbrutto. Sprache öffnet die Tür. Qualifikation bringt durch.“

All dies im Hinterkopf, scheint nun klar, was GoStudent mit der Berlitz-Übernahme möchte: Seine beiden Hypothesen in die Praxis übersetzen: Sprache als Schlüssel für Bildung und Arbeitsmarkt – und als Ausgangspunkt für den nächsten Schritt, die berufliche Qualifizierung, und sich weiter als stationärer Anbieter verfestigen.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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