09.02.2026
FINANZIERUNG

Grazer Startup Storywise erhält FFG- und SFG-Förderungen für Ausbau seiner KI-Plattform

Storywise aus Graz setzt auf KI, um Projekte bereits in der frühen Konzeptionsphase klar zu strukturieren. Mit neuem Förderkapital treibt das Startup nun den Ausbau seiner Plattform voran.
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Das Gründerteam von storywi.se © fotoCRafie

Im März 2021 startete das Founder-Team bestehend aus Simon Jiménez, Andreas Schüppel und Angelika Weber das Grazer SaaS-Startup Storywise. Das Unternehmen entwickelt eine Plattform, die unstrukturierte Kundenbriefings mithilfe eines KI-basierten „Wizards“ analysiert und automatisiert in präzise Software-Anforderungen übersetzt.

Die Lösung richtet sich in erster Linie an Requirements Engineers, Projektmanager und Product Owner. Ziel ist es, Projekte bereits in einer frühen Phase zu strukturieren und damit Missverständnisse sowie fehlerhafte Ressourcen- oder Budgetplanungen zu vermeiden.

FFG-Projekt mit dem SCCH

Anfang 2024 erhielt Storywise bereits mehrere Förderzusagen (brutkasten berichtete). Darunter waren zwei FFG-Förderungen im Rahmen von sogenannten „Kleinprojekten“ sowie eine aws-Förderung aus dem Programm „AI Adoption“. 

Nun setzt das Startup ein weiteres FFG-Kleinprojekt gemeinsam mit dem Software Competence Center Hagenberg (SCCH) um. Das Projektvolumen ist mit 150.000 Euro dotiert. Im Fokus steht dabei die Weiterentwicklung der Plattform über den Projektstart hinaus. Künftig soll Storywise nicht nur bei der initialen Anforderungsdefinition unterstützen, sondern auch sicherstellen, dass unternehmensinternes Wissen während der gesamten Projektlaufzeit aktuell bleibt, ohne dass Dokumente manuell abgeglichen werden müssen.

„Jeder, der eine aktuelle und vollständige Dokumentation hat, werfe den ersten Stein. Wir sind in der Zeit, wo die KI viel versteht und ändern kann – Auffindbarkeit von Informationen ist aber noch nicht so trivial, wie man glauben möchte“, sagt Co-Founder Simon Jiménez. „Selbst in einer gut kuratierten Dokumentation ist es für eine KI nicht immer so leicht wie man glauben möchte. Ich bin froh, dass wir mit dem SCCH hier einen Partner haben, der im Bereich Chunking und semantischer Suche viel Erfahrung hat – einfach nur Vektordatenbanken naiv mit Daten befüllen bringt uns hier nicht ans Ziel.“

Weitere 150.000 Euro von SFG

Zusätzlich erhält Storywise im Rahmen der SFG-Förderung „Ideen!Reich XL“ weitere 150.000 Euro. Mit diesen Mitteln soll die Anbindung an etablierte Design- und Projektmanagement-Tools weiter vertieft werden.

Geplant ist unter anderem ein Figma-Plugin, mit dem Änderungen direkt aus Design-Screens in Storywise übernommen werden können. Ebenso arbeitet das Startup an einem Jira-Plugin, das eine direkte Interaktion per Chat ermöglicht und Storywise stärker als Add-on im Jira-Ökosystem positionieren soll.

„Den Weg von Figma zu Jira über Storywise gab es schon – die tiefe Integration hat gefehlt. Ich freue mich schon sehr, wenn ich bei den Figma Screens direkt auf ‚übertragen‘ klicken kann und die Änderungen von der KI in die Tickets übertragen werden – nachdem ich die Änderungen überprüft habe, natürlich“, sagt der Co-Founder. „Auch mit Jira verstehen wir uns schon sehr gut, aber als echtes Addon werden wir dabei einem deutlich größeren Markt gegenüber sichtbar.“ Die tiefere Integration werde auch allen Bestandskunden einen großen Vorteil bringen, ist Jiménez überzeugt.

Entwicklung eines KI-Chats

Parallel dazu hat Storywise einen eigenen KI-Chat entwickelt, der es ermöglicht, Projektdokumente zentral zu steuern, zu befragen und zu bearbeiten. Der Fokus liege dabei auf einer möglichst nahtlosen Interaktion mit bestehenden Inhalten. “Das erleichtert das Arbeiten in unvorstellbarer Art und Weise”, so Jiménez.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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