16.05.2023

Notus: Schweizer Startup mit österreichischer Gründerin an Bord verhilft Gründer:innen zu mehr Sichtbarkeit

Das Schweizer Startup Notus rund um den Schweiz-Bolivianer Marvin Sanginés und die Österreicherin Eva Egg unterstützt Gründer:innen und B2B-Unternehmen beim Aufbau von Personal Brands. Im Zentrum steht eine Content-Engine, die zu mehr Sichtbarkeit in den sozialen Medien führen soll.
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von links nach rechts Carele Vanz, Marvin Sanginés, Eva Egg, Nils Liedlich, Elena Kirillidis, Hannah Schuler | (c) notus

Gründer.innen, die für ihr Startup mehr Sichtbarkeit erlangen möchten, kommen heutzutage um das Business-Netzwerk LinkedIn nicht herum. Das eigene Profil der Gründer:innen ist dabei jedoch weit mehr als eine reine digitale Visitenkarte. Als Marketing-Tool kann es dabei helfen, die Personal Brand von Gründer:innen zu stärken. Im Idealfall führt dies zu mehr Vertrauen bei Kund:innen, Investor:innen und in der Talent Acquisition.

Notus als Personal-Branding-Agentur

Um Gründer:innen und Unternehmer:innen beim Aufbau ihrer Personal Brands professionell zu unterstützen, ging im Juni 2019 die Personal Branding-Agentur Notus an den Start. Das Unternehmen wurde ursprünglich vom Schweiz-Bolivianer Marvin Sanginés gemeinsam mit seinen früheren Co-Founder Calvin Hamilton in New York gegründet. Unter anderem arbeiteten Sanginés und Hamilton mit bekannten Unternehmer:innen, wie dem New Yorker Immobilienmakler Ryan Serhant zusammen.

Rückkehr nach Europa & erster Kontakt zu Eva Egg

Im Januar 2021 zog es Sanginés schließlich wieder nach Berlin, wobei Hamilton in den USA blieb und sich fortan anderen Projekten widmete. Nach seiner Rückkehr nach Europa brachte der Founder seine Erfahrungen in den USA bei einer Personal Branding-Agentur ein, bevor er schlussendlich Notus im Jänner 2022 auf neue Beine stellte.

Durch das Gründer:innen-Netzwerk Sigma Squared lernte Sanginés schließlich die Österreicherin Eva Egg kennen, die seine Vision für Notus und die Passion für Personal Branding teilte. Egg – sie ist die Schwester der österreichischen Investorin und ehemaligen aaia-Geschäftsführerin Laura Egg – hatte zu dieser Zeit bereits Erfahrungen im Marketing und im Aufbau ihrer Personal Brand gesammelt.

Während ihres Studiums in Machine Learning und Software-Entwicklung baute sie ihre Präsenz als Social Media Influencerin auf und startete kurzerhand ihre eigene Marketing-Agentur in Wien. Dadurch gewann sie laut eigenen Angaben innerhalb weniger Monate eine Sichtbarkeit von über sieben Millionen Views und konzipierte die Social Media Strategie für Kund:innen wie Katjes oder die Hoffmann Group. Im November 2022 schloss sich Egg schlussendlich Notus als Co-Founderin und COO an.

Die Content-Engine von Notus

Das Schweizer Startup ist international aufgestellt und verfügt aktuell über ein Remote-Team, das von Berlin aus operiert. Derzeit übersetzt das Startup laut Sanginés seine Prozesse in eine automatisierte Content Engine für Personal Branding und Employer Branding.

Der persönliche Austausch mit Kund:innen wird dabei in Form von Video- oder Audioaufnahmen festgehalten. Diese Quelle dient als Basis für die Strategie der Personal-/ Employer Brand sowie als Rohmaterial für die Posts, die vom Team individuell aufbereitet und schließlich über KI-gestützte Prozesse optimiert und getrackt werden. Dazu analysiert Notus über 100.000 Social-Media-Posts, die kontinuierlich auf vordefinierte Leistungskennzahlen überprüft werden. KI-gestützte Vorhersagen dienen als Grundlage für die Inhalte und ermöglichen es den Content-Strategen, Trends schneller zu erkennen und darauf zu reagieren.

Die Content-Strategen im Hintergrund

Notus folgt laut Sanginés dem Grundsatz, dass KI-Dienste wie ChatGPT die Erstellung von hochwertigen Inhalten nicht ersetzen, sondern verbessern sollten. Verantwortlich für die Content-Engine sind nämlich eigene Content-Strategen von Notus. Dabei handelt es sich um Texter:innen, die Künstliche Intelligenz (KI) zur Optimierung von Inhalten und Prozessen nutzen. Dazu heißt es vom Startup: “Repetitive Aufgaben wie Projektplanung und Forecasting werden mit KI ergänzt. Content-Strategen haben dadurch mehr Freiheiten, ihren Fokus, ihre Stärken in der Erstellung der Inhalte und dem persönlichen Kontakt mit den Kund:innen zu legen.”

Der bisherige Track-Record

Aktuell erstellt Notus 70 Prozent der Inhalte in Form von LinkedIn-Posts. Weitere 15 Prozent bestehen aus Video-Inhalten im Kurzformat, die speziell für YouTube Shorts und TikTok zugeschnitten sind, wobei 15 Prozent des Contents in Podcasts umgewandelt werden.

Als Referenz führt das Startup Vicktoria Klich an. Sie ist Co-Founderin vom Risikokapitalfonds w3fund und dem NFT Studio Berlin. Mithilfe von Notus konnte sie laut Sanginés im vergangenen Jahr über eine Million Menschen auf LinkedIn erreichen und wurde als LinkedIn Top Voice 2022 ausgezeichnet.


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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

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