Im Juli 2025 kam das Nein. Die Bescheinigungsstelle Forschungszulage lehnte den Antrag der SaaS.group zenloop GmbH ab. Neuartigkeit: nicht erfüllt. Risiko: nicht erfüllt.
Für viele Unternehmen endet die Geschichte hier. Für zenloop nicht. Sechs Monate später lag die Bescheinigung auf dem Tisch: „Dem Widerspruch wird abgeholfen".
Statische Fragebögen, statisches Feedback
Kundenfeedback wird bis heute mit Formularen erhoben, die vor dem ersten Klick feststehen. Systeme wie Qualtrics oder Medallia arbeiten mit statischen Vorlagen: Wer antwortet, bekommt dieselbe nächste Frage wie alle anderen.
Was fehlte, war ein wissenschaftlich fundierter Ansatz, um offene Textantworten semantisch zu analysieren und daraus in Echtzeit die nächste Frage abzuleiten. Genau diese Wissenslücke wollte zenloop schließen.
zenloop: Customer Experience aus Berlin
Die zenloop GmbH wurde 2016 in Berlin gegründet und hat sich auf Customer-Experience-Management rund um den Net Promoter Score spezialisiert. Seit 2023 gehört das Unternehmen zur saas.group.
Im selben Monat, in dem die Übernahme bekannt wurde, startete das Forschungsvorhaben: April 2023. Zweieinhalb Jahre, 156 Personenmonate, komplett aus eigenen Mitteln finanziert.
Sprachmodelle, die mitdenken
Das Team baute eine Architektur, die transformerbasierte Sprachmodelle mit Named Entity Recognition, Sentimentanalyse und Zero-/Few-Shot-Learning verbindet. Über RLHF mit Human-in-the-Loop-Schleifen wird die Fragenlogik laufend nachgeschärft.
Die Zielwerte waren messbar formuliert: Anpassung der Fragenlogik in unter 500 Millisekunden, Dashboard-Synthese unter 120 Millisekunden im 95. Perzentil, demografische Parität unter zwei Prozent, DSGVO-Präzision über 99 Prozent. Dazu ein policy-konditionierter Decoder-Head, der regelwidrige Formulierungen verhindert, bevor sie entstehen.
Das erste Nein — und was daraus wurde
Am 11. Juli 2025 lehnte die BSFZ ab. Die Begründung: Zero-/Few-Shot-Learning und NER seien zu Projektbeginn längst branchenüblich gewesen, eine Abgrenzung zum Stand der Technik nicht identifizierbar. Auch die genannten Risiken seien allgemeine KI-Problematiken.
Banhoek Consulting legte am 23. Juli Widerspruch ein. Der Kern der Argumentation: Nicht die einzelnen Bausteine sind neu, sondern ihre systematische Kombination zu einem latenzarmen, DSGVO-konformen, selbstoptimierenden Survey-Ökosystem. Belegt mit Fachliteratur von ACL, NeurIPS, MLSys und ICLR und mit messtechnisch definierten Forschungsfragen statt allgemeiner Formulierungen.
Am 3. Januar 2026 kam der geänderte Bescheid. Alle drei Kriterien erfüllt. Dem Widerspruch wird abgeholfen. Verfahrenskosten: keine.
Warum sich Widerspruch lohnt
Eine Ablehnung ist kein Urteil über die Forschung. Sie ist ein Urteil über deren Darstellung. Im Fall zenloop hatte sich an der Technik zwischen Juli und Januar nichts geändert — nur an der Beschreibung.
Der Unterschied lag in drei Dingen: der Verschiebung des Neuheitsarguments von den Einzelmethoden auf ihre Integration, der Untermauerung mit aktueller Fachliteratur und der Übersetzung vager Risiken in messbare Schwellwerte.
Viele Unternehmen legen keinen Widerspruch ein. Sie halten die Ablehnung für endgültig, obwohl die Frist nur einen Monat läuft und das Verfahren nichts kostet. Dieser Fall zeigt, was dabei auf dem Tisch liegen bleibt.
