02.06.2025
REPLIENT.AI

Linzer Startup verspricht 80 Prozent Zeitersparnis durch KI-Social-Media-Tool

Das Linzer Startup replient.ai entwickelte einen KI-gestützten Social-Media-Kommentarmanager für Unternehmen. Durch diese automatisierte Lösung im Bereich Community-Management soll eine bislang wenig genutzte Chance im digitalen Marketing besser ausgeschöpft werden.
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Die beiden Gründer von replient.ai: Thomas und Markus Danninger © Doppel N Marketing

Auch wenn es viele Unternehmen noch nicht wahrhaben wollen: Social Media ist bereits ein zentraler Bestandteil jeder Marketingstrategie. Natürlich hängt die Relevanz immer von der Zielgruppe ab – dennoch gibt es kaum einen besseren Ort, um Inhalte zielgerichtet zu platzieren. Gleichzeitig ist Social-Media-Marketing mit einem hohen Aufwand verbunden, kann viel Energie kosten und läuft nicht selten aufgrund fehlender Kompetenz ins Leere.

Ein häufig unterschätzter Aspekt ist das Community-Management. Kommentare unter Beiträgen bleiben oft unbeachtet, statt sie aktiv zu liken, zu beantworten oder gegebenenfalls zu moderieren. Ein oberösterreichisches Startup sieht darin eine große verpasste Chance. „E-Commerce-Unternehmen geben tausende Euro für Performance-Ads aus, aber lassen die wichtigste Schnittstelle – die Kommentare – unbearbeitet. Dabei steckt genau dort die echte Conversion-Chance“, sagt Markus Danninger, Co-Founder von replient.ai.

In der Kommentarspalte verbergen sich oft wertvolle Hinweise zur Weiterentwicklung von Produkten: Nutzer:innen geben direktes Feedback, stellen Fragen, markieren Freunde oder äußern Kritik. „Wer diese Stimmen ignoriert, riskiert nicht nur Umsatz – sondern auch Vertrauen“, warnt replient.ai.

Grundlage des KI-Modells

Der KI-basierte Manager soll „in Echtzeit individuelle, markenkonsistente Antwortvorschläge für Social-Media-Kommentare“ liefern – und das plattformübergreifend an einem zentralen Ort. Aktuell unterstützt der Assistent Facebook, Instagram und TikTok; eine Integration für LinkedIn ist bereits in Planung.

Dabei legt replient.ai Wert darauf, dass die Antworten nicht wie automatisierte Standardtexte wirken. Die KI analysiert dafür vergangene Reaktionen des jeweiligen Unternehmens und greift zusätzlich auf aktuelle Produktpreise sowie laufende Werbeaktionen von der Website zu. So soll sichergestellt werden, dass jede Antwort „korrekt, aktuell und auf die Steigerung der Conversions“ ausgerichtet ist, heißt es vonseiten des Startups.

Als Datenbasis dienen dem KI-Modell also unterschiedliche Quellen, von vergangenen Social-Media-Kommentaren über die Analyse von Website-Inhalten bis hin zu manuell hochgeladenen Dateien. Auf dieser Grundlage soll eine „effektive Kommunikationsstrategie“ für die sozialen Netzwerke entstehen.

Snocks, Ocean Apart, DJ Ötzi

Das Startup wirbt mit einer Zeitersparnis von bis zu 80 Prozent bei der Verwaltung von Kommentaren – dank des Einsatzes seines KI-Modells. Neben der Effizienzsteigerung soll auch das Community-Engagement deutlich zunehmen. „Wir schützen die Marke, indem wir Spam, Beschwerden, Negativität oder Beleidigungen automatisch ausblenden“, erklären die Gründer. Kritische Kommentare würden dabei nicht unbeantwortet bleiben oder übersehen werden. 

„Jede Kundeninteraktion bietet die Chance, den Umsatz zu steigern, den ROAS [Kennzahl im Online-Marketing, die die Effektivität von Werbeausgaben misst] zu verbessern und die Engagement-Rate Ihrer Social-Media-Profile zu erhöhen. Mit replient kann man sich auf das Geschäft konzentrieren und gleichzeitig Zeit und Geld sparen“, heißt es auf der Website.

Die Versprechen zeigen offenbar Wirkung: Zu den Kund:innen von replient.ai zählen bekannte Marken wie das deutsche Sockenlabel Snocks, die Activewear-Brand Oceans Apart, das Supplements-Unternehmen Health Routine sowie Influencer und Musiker wie DJ Ötzi. Johannes Kliesch, Co-Founder und CEO von Snocks, schrieb auf LinkedIn: „Seitdem fast alle Kommentare automatisiert kaufen, sparen wir locker 0,5 FTE [Anm.: Full Time Equivalent]. Vor einigen Monaten haben wir dann auf replient.ai umgestellt, und ganz ehrlich – das war ein absoluter Gamechanger.“

Ursprung der Idee

Gegründet wurde replient.ai im Jahr 2024 von den Brüdern Markus und Thomas Danninger in Lichtenberg bei Linz. Ihren Ursprung hat die Idee in der gemeinsamen E-Commerce-Agentur der Beiden. Immer wieder stießen sie in ihrer täglichen Arbeit auf dasselbe Problem: „Wir haben Ads geschaltet, Shops skaliert – aber am Ende saßen wir selbst am Wochenende da und haben Kundenkommentare beantwortet“, erinnert sich einer der Gründer.

Aus dieser wiederkehrenden Herausforderung entwickelte sich schließlich das heutige KI-Tool – zunächst als interne Lösung, später auch für befreundete Brands. “Die Nachfrage war so groß, dass daraus 2024 ein eigenständiges SaaS-Produkt wurde“, erzählen die Gründer. Bis heute wächst replient.ai ohne externes Kapital. Das mittlerweile sechsköpfige Team bringt langjährige Erfahrung in den Bereichen Marketing und Werbung mit.

Marketing, Produktentwicklung und Logistik

Replient.ai will künftig nicht nur bei der Beantwortung von Kommentaren unterstützen, sondern auch „wirkliche Business-Insights“ liefern. Das KI-Tool soll erkennen, welche Themen besonders häufig auftreten, wie sich die Stimmung innerhalb der Community verändert und an welchen Stellen interne Abläufe möglicherweise Schwächen zeigen.

Ein Beispiel: Wird unter Beiträgen vermehrt erwähnt, dass ein Produkt „zu klein“ ausfalle, kann replient.ai diesen Hinweis automatisch markieren und kategorisieren. So erhalten Marken konkrete Rückmeldungen aus erster Hand. Das Community-Management werde damit zur wertvollen Datenschnittstelle zwischen Marketing, Produktentwicklung und Logistik.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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