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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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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