25.10.2024
INFLUENCER

Scripe: Startup mit Tiroler Co-Founderin hilft mit KI beim Personal Branding auf LinkedIn

Wie wird man LinkedIn-Influencerin? Tipps dazu gibt es viele. Das Berliner Startup Scripe verspricht ein KI-basiertes Rundum-Paket, mit dem es ganz einfach gehen soll.
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Das Scripe-Founder-Trio (vlnr.) Carmen Jenny, Eva Egg und Christoph Meise | (c) Mirjam Hagen
Das Scripe-Founder-Trio (vlnr.) Carmen Jenny, Eva Egg und Christoph Meise | (c) Mirjam Hagen

„People trust people, not brands“ – dieses Bonmot zitiert das Berliner Startup Scripe in einer Aussendung. Dabei geht es um Personal Branding auf LinkedIn. Starke Personal Brands der Mitarbeiter:innen würden Unternehmen nämlich ungemein im Marketing helfen, argumentiert das Unternehmen. Um nicht weniger als 45 Prozent erhöhe sich die Wahrscheinlichkeit eines Verkaufsabschlusses, wenn Vertriebsmitarbeitende regelmäßig auf LinkedIn posten.

KI fungiert als Ghostwriter, Strategieberater und liefert sogar passende „Fotos“

Die Ironie, genau diesen Slogan anzuführen, dürfte dem Scripe-Team aber durchaus bewusst sein. Denn für das perfekte Personal Branding, das für das besagte Vertrauen von Menschen in Menschen sorgt, soll – wie könnte es 2024 auch anders sein – Künstliche Intelligenz sorgen.

Der Ansatz des Startups geht dabei denkbar weit: Die KI fungiert nicht nur als Ghostwriter sondern liefert auch Strategie- und Marketing-Beratung und sogar die passenden Business-„Fotos“ als Illustration. Für letzteres müssen User:innen nur einige echte Fotos von sich hochladen, um die KI anzutrainieren.

Scripe verspricht bis zu 90 Prozent Zeitersparnis

All das soll Unternehmen viel Zeit und damit Geld sparen. Denn im Schnitt nehme es ganze zehn Stunden pro Woche ein, zwei bis drei Mal pro Woche in entsprechender Qualität auf LinkedIn zu posten. „Teure Zeit, die sich viele Unternehmen nicht leisten können und wollen“, meint man bei Scripe. Und die Tools des Startups sollen diesen Aufwand um bis zu 90 Prozent reduzieren.

Kein „belangloser, generischer Content“

Dabei soll aber kein „belangloser, generischer Content“ herauskommen, wie er dank ChatGPT und Co. zuletzt recht üblich auf LinkedIn wurde. Die KI-Software sammelt und analysiert zu diesem Zweck fortlaufend LinkedIn-Daten von tausenden Profilen und erkennt dabei erfolgreiche Beiträge. Um genuinen Content zu liefern, kann die KI laut Scripe unstrukturierte Input-Quellen wie Sprachnachrichten, Podcasts oder einfache Notizen in „hoch-qualitative, humanlike Social-Media-Posts“ umwandeln.

Tiroler Mitgründerin und CEO Eva Egg mit Erfahrung bei Personal Branding

„Unsere Vision ist es, Unternehmen dabei zu unterstützen, individuelle Persönlichkeiten zu starken Marken zu machen, die sich von der zunehmend homogenen Social-Media-Masse abheben und zum Erfolg des Unternehmens beitragen“, sagt Eva Egg, Co-Founderin und CEO von Scripe. Die Tirolerin – übrigens die Schwester von ROI-Ventures-Gründerin Laura Raggl – hat das Unternehmen gemeinsam mit Carmen Jenny (CMO) und Christoph Meise (CTO) gegründet und startete Anfang des Jahres in die Beta-Phase. Bereits mit ihrem vorigen Startup Notus, das Egg in der Schweiz mitgegründet hat, beschäftigte sich die Gründerin mit dem Thema Personal Brands, wie brutkasten berichtete.

Schon Tausende Scripe-Nutzer:innen, WeWork und Qonto als Referenzen

Mit Scripe kann das Gründer:innen-Trio schon einige Erfolge vorweisen. Seit dem Start der Beta-Phase Anfang des Jahres habe man bereits mehr 2.000 User:innen gewonnen, die über 20.000 Posts generiert haben, heißt es vom Startup. Seit dem offiziellen Launch Anfang September habe sich die Nutzerzahl vervielfacht. Auf LinkedIn habe man mit Beiträgen zum Unternehmen mehr als eine Million Impressions erreicht. Unter den Referenzkunden sind Namen wie WeWork und Qonto.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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