20.12.2023

Mit einem Klick anonym: Wie das Klagenfurter Startup PiktID die Bildbearbeitung revolutionieren möchte

Sie sind synthetisch und sehen doch täuschend echt aus. Die Foto-Identitäten, die die Software von PiktID generieren kann, geben derzeit den Ton in der KI-Bildbearbeitungs-Branche an. Im Gespräch mit brutkasten erklärt CSO Jernej Dvoršak wie das funktioniert und welche Pläne das Startup für die Zukunft hat.
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PiktID
(c) PiktID - Das PiktID-Team.

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Bilder, die mit der Technologie des Klagenfurter Startups PiktID bearbeitet werden, erzeugen zudem auch noch tausende weitere Bilder. Die Idee dahinter: Täuschend echte Fotos, so viele man möchte und das binnen Sekunden. Mit einer speziell entwickelten Technologie macht das junge Team, bestehend aus den Forscher:innen Jennifer Simonjan (CMO), Davide Righini (CEO) und Nunzio Letizia (CTO) sowie Jernej Dvoršak (CSO), es möglich, neue synthetische Identitäten aus bestehenden Fotos zu generieren. Für Unternehmen, die die Technologie nutzen, bedeutet das Zeit- und vor allem Kostenersparnisse ohne Qualitätseinbußen.

Unkompliziert Privatsphäre schützen

Die Anwendung des komplexen Programms ist für Nutzer:innen simpel: Gewünschtes Foto ins Web-Tool von PiktID laden, optische Parameter eingeben und kurz warten. Binnen kürzester Zeit erstellt die KI-Bearbeitung nun eine neues Gesicht, das je nach Wunsch der Kund:innen weiter individuell angepasst werden kann. Der Fantasie sind kaum Grenzen gesetzt: Von einer neuen Frisur bis hin zu einem völlig neuen Erscheinungsbild ist fast alles möglich. Das funktioniert mittels neuronalen Netzwerken, die darauf trainiert wurden noch nie dagewesene Gesichter zu entwickeln, erklärt Jernej Dvoršak im Gespräch mit brutkasten.

Lädt man ein Gruppenfoto ins Programm, ändert der Algorithmus wiederum die markierten Gesichter. Personen können somit auch vereinzelt anonymisiert und im Originalbild ersetzt werden, so der CSO des Startups. Das bietet Unternehmen die Möglichkeit Fotos auch ohne Einwilligung zu veröffentlichen. „Wo früher Köpfe abgeschnitten oder geblurred wurden, kann nun das vollständige Foto verwendet werden“, erklärt Dvoršak. Das biete zudem auch die Möglichkeit Image-Fotos des Unternehmens beizubehalten, auch wenn manche Mitarbeiter:innen nicht abgebildet sein möchten, was häufiger vorkomme, als man denkt, meint Dvoršak.

(c) PiktID CO-Founder und CSO Jernej Dvoršak

Ein Foto für alle Zielgruppen: Use Case in Marketing, Werbung und Modebranche

Wo Marketing stattfindet, dürfen meist auch Emotionen nicht fehlen. Durch die Weiterentwicklung des Programms konnte das vierköpfige Team ebendiese nun auch neben der ursprünglichen Idee der Anonymisierung weiterentwickeln. Welchen Eindruck soll das AI-Model vermitteln? Ein strahlendes Lächeln, ein skeptischer Blick, Trauer oder Verzweiflung? Jede noch so kleine Nuance in einem Gesicht kann verändert werden. „Ein wichtiger Faktor dabei ist zudem die Zeit der Bearbeitung“, betont Dvoršak, „binnen weniger Sekunden kann eine komplett neue Identität entstehen.“ Die Bandbreite der KI-Fähigkeiten spreche daher vor allem Werbe- und Kreativagenturen, Fotograf:innen, Grafikdesigner:innen und die Modebranche, die ihre Kleidung mit Models auf verschiedenen Märkten bewerben, an. „Unsere Kunden im Bereich AdTech berichten uns oft, dass die KI-generierten Fotos sogar besser performen als die Originale“, erklärt der PiktID-CSO.

Auch für Branchen, in denen der Einsatz von Fotos auf denen echte Menschen zu sehen sind, vorher nicht möglich war, wie beispielsweise Einrichtungen für Kinder oder andere vulnerable Gruppen ist das Tool nützlich. Je nachdem, was benötigt wird, können die KI-Persönlichkeiten auch unterschiedlichen ethnischen Gruppen zugehörig sein, was besonders für internationale Kampagnen von Unternehmen von Vorteil sei und das Potenzial habe jede Zielgruppe zu erreichen, erklärt Dvoršak.

Kostengünstige Kampagnen für Startups

Nutzen kann man das Programm, indem man Credits kauft, die für die Bearbeitung der Fotos eingesetzt werden. Je nach Größe des Pakets, das man kauft, kostet eine Generierung zwischen 0,30€ und 1,90 Euro pro Generierung. „Das klingt zunächst nicht nach der günstigsten Variante für Bildbearbeitung. Im Vergleich zu dem, was man für manuelle Bildbearbeitung, Fotoshootings, Models und Lizenzen ausgeben würde, kann allerdings langfristig gespart werden“, man brauche kein Maskieren oder große Bearbeitungsskills, betont der CSO. „Damit besteht auch für Startups ohne großes Budget die Möglichkeit Kampagnen mit täuschend echt aussehenden Menschen zu erstellen“, erklärt Dvoršak. Wer sich nicht sicher ist, kann mit zehn Einstiegs-Credits – das entspricht zehn Generierungen – erst einmal kostenlos testen.

Künftig auch Ganzkörperbearbeitung und Videos

Immer wieder würden Kund:innen auch nach einer Ganzkörperbildbearbeitung fragen. Im ersten Quartal nächsten Jahres soll damit begonnen werden. Gleichzeitig möchte das Team auch mit der Entwicklung der Video-Bearbeitung anfangen. Bei der Ganzkörperbearbeitung ist vor allem das abgebildete Alter wichtig, ein 65-Jähriges Model braucht eben auch 65-jährige Knie und Arme. Hauttöne und die optische Beschaffenheit der Haut allgemein werden bereits jetzt von der Software erkannt und übernommen. Auch das „Consistent Identity“-Feature – die Abbildung einer synthetischen Identität aus verschiedenen Winkeln, mit der man dasselbe Modell auf verschiedenen Fotos generieren kann – wurde bereits implementiert. Vor allem für die Modebranche ist diese Option interessant, um ihre ausgewählte Persona flexibel einzusetzen. Das Feature war „eine große Herausforderung, legt aber jetzt schon den Grundstein für die kommende Videoanonymisierung“, kündigt der PiktID- CSO an. Die Frage, ob die Videos anfällig für Deepfake sein könnten, verneint er entschieden. Der Algorithmus stelle niemals bereits existierende oder bekannte Gesichter her und beuge einem möglichen Foto- oder Video-Missbrauch somit vor, versichert er.

Kleines Budget, große Qualität

„Wirklich hohe Auflösungen“, also Gesichtsregionen mit 8000 Pixeln in beide Richtungen – Quer- und Hochformat- seien mit der Software von PiktID möglich. Die Fotos sind somit auch für Werbung im öffentlichen Raum brauchbar. Straßenbahnen, Busse, Plakate auf großen Werbeflächen sind ebenso möglich wie rein digitale Werbung. Die Normalgröße einer Generierung beträgt 500×500 Pixel, kostentechnisch bedeutet das also, dass für das Upscaling des Fotos je nach Größe entsprechend weitere Credits nötig sind.

Investoren gibt es abseits der Förderung des Gründerzentrums build! bislang nicht, finanziert wird durch Bootsrapping. „Das Ökosystem in Österreich ist sehr unterstützend und ermöglicht es Startups, ihre ersten Schritte auf dem Markt zu machen“, sagt Dvoršak. Zusammen mit seinen Kollegen Davide Righini (CEO) und Nunzio Letizia (CTO) sucht Jernej nun nach Investoren, um einen aggressiven und ehrgeizigen Entwicklungsfahrplan zu verfolgen. Mit dem Feedback ihrer Kund:innen möchten die vier Köpfe hinter PiktID derzeit vor allem die Benutzerfreundlichkeit verbessern. Trotz des rasanten Fortschritts in der KI-Branche haben die jungen Gründer: innen erst vor kurzem mit der Suche nach Investoren begonnen. „Wir wollten wirklich sicherstellen, dass das Produkt einen bedeutenden Marktbedarf adressiert, was uns ermöglicht, Investoren mit einem Portfolio von Kundennachweisen auf Augenhöhe zu begegnen. „Sicher ist vor allem: Das Produkt kommt gut an. Mit der Software hat PiktID es bereits zum „Product of the Day“ bei Product Hunt geschafft.

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Lovable-CEO Anton Osika (r.) im Gespräch mit Times Senior Editorin Ayesha Javed. © brutkasten

Kaum ein Tool steht so sehr für den KI-Bauboom wie Lovable. Erst im August 2026 hat das schwedische Startup, wie brutkasten berichtete, eine Series-C-Runde über 400 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von Menlo Ventures und mit dem EQT-gemanagten Scaleup Europe Fund als Co-Lead, bei einer Bewertung von 13,3 Milliarden US-Dollar.

Für Gründer und CEO Anton Osika ist das mehr als eine Finanzierungsrunde: Es sei ein Indikator dafür, dass KI-gestützte No-Code- und Low-Code-Plattformen die Nische verlassen hätten und im Mainstream angekommen seien.

Weg vom Entwickler-Monopol

Auf der Dreamforce in San Francisco erläutert Osika die zentrale These hinter Lovable: „Menschen mit Fachwissen über das jeweilige Problem sollten diejenigen sein, die Software bauen“, so Osika. Wer ein Problem am besten kenne, solle auch die Lösung bauen, egal ob in Marketing, HR, Finance oder Operations. Nicht die formale Qualifikation zähle, sondern die Nähe zum Problem.

Dass Lovable längst kein reines Anfänger-Werkzeug sei, belegt Osika mit einer internen Zahl: 55 Prozent der Lovable-Nutzer:innen brächten mehr als elf Jahre Berufserfahrung in ihrem Fachgebiet mit. Entscheidend sei laut dem Co-Founder nicht das klassische Programmieren, sondern die Fähigkeit, komplexe, unstrukturierte Probleme systematisch in funktionierende Systeme zu zerlegen.

Vom Nebenprojekt zur Unternehmenslösung

Besonders aufschlussreich sind die Praxisbeispiele, die Osika im Gespräch anführt. Bei einer Healthcare-Staffing-Firma habe ein Fachbereichsleiter eine komplette neue Produktlinie für die Zertifizierung von Pflegekräften aufgebaut, samt Verwaltung und Terminplanung, und anschließend mehr als zehn weitere interne Anwendungen vernetzt. In den nordischen McDonald’s-Filialen laufe mittlerweile ein auf Lovable gebautes Interface, über das rund 300 Standorte operative Anfragen abwickeln würden.

Solche Geschichten seien laut Osika keine Ausnahme: Bei knapp zwei Dritteln der Fortune-500-Unternehmen, darunter Adidas und Nvidia, würden Mitarbeitende die Plattform nutzen. Häufig beginne es als kleines Team-Projekt und wachse zur unternehmensweiten Lösung heran.

Entwicklung unter Aufsicht

Damit das nicht in unkontrollierter Schatten-IT ende, setzt Lovable laut Unternehmensangaben auf Admin- und Audit-Funktionen, mit denen IT-Verantwortliche nachvollziehen können sollen, welche Anwendungen entstehen, wo sensible Daten verarbeitet werden und wo Sicherheitslücken drohen. Genau das mache aus der anfänglichen Skepsis von IT-Abteilungen häufig Zustimmung, so Osika: „Es wird vom letzten Nein zu dem, was man ausrollen wollte, zum ersten Ja. So verhindern wir Schatten-IT und die Zersplitterung in unzählige Tools, die niemand mehr überblickt“, erklärt Osika.

Überflüssig würden Engineers durch die Lovable-Nutzung anderer trotzdem nicht, meint Osika: Ihre Rolle verschiebe sich von Routineaufgaben hin zu Architektur, Systemanbindung und der Betreuung unternehmenskritischen Codes.

Warum heißt Lovable eigentlich Lovable?

Zum Schluss des Gesprächs räumt Osika mit einem gängigen Klischee über den europäischen Tech-Standort auf: „Viele halten Europa für langsam, aber wenn man in die Tech-Hubs Europas geht, brodelt es dort wie nie zuvor“, sagt Osika. Dass der Produktfokus so stark auf dem Nutzererlebnis liege, führt Osika auch auf den Standort Stockholm zurück, wo der Großteil des Engineering-Teams sitzt. Man habe in den nordischen Ländern genaue Vorstellungen davon, wie ein Produkt funktionieren solle – oder eben nicht. Diese „I-Tüpfelchen-Reiterei“ mache Lovable erst zu dem was es heute ist.

Warum das Unternehmen ausgerechnet „Lovable“ heißt, erklärt er mit einer letzten Zeile, die zugleich als Leitmotiv des Gesprächs steht: „Software sollte nicht einfach nur funktionieren. Sie soll die Emotionen der Menschen wecken“, so Osika.

Vom Vibe zum Volumengeschäft

Was also vor nicht allzu langer Zeit noch als spielerisches „Vibe-Coding“ belächelt wurde, ist laut Osika längst zu einer Infrastruktur geworden, auf der Enterprisekund:innen die nächsten Prozesssysteme entwickeln. Der Markt für KI-gestütztes Bauen sei, so der Lovable-Gründer, endgültig über das reine Ausprobieren hinausgewachsen – und weit über das Vibecoding hinaus.

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