11.06.2025
LAUNCH

Scripe launcht „vollautomatisierte KI-LinkedIn-Agentur“ für Unternehmen

Das Berliner Startup Scripe rund um Tiroler Co-Founderin und CEO Eva Egg launchte heute eine neue Version seiner KI-Software: Scripe 2.0.
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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

„Still processing what just happened“, „Let’s connect and grow together!“, „Ich bin dankbar für diese unglaubliche Reise“ – wer solche oder ähnliche Floskeln auf LinkedIn liest, könnte schnell vermuten: Dahinter steckt eine KI.

Das Berliner Startup Scripe, mitgegründet von der Tirolerin und CEO Eva Egg, will genau das anders machen. Das Unternehmen verspricht, authentische und persönliche LinkedIn-Beiträge mithilfe von KI zu verfassen – und zwar für Unternehmen und ihre Teams. Ende letzten Jahres verkündete Scripe eine sechsstellige Finanzierungsrunde. Zudem habe Scripe laut Egg innerhalb von sieben Monaten einen ARR (Annual Recurring Revenue) von 500.000 Euro erreicht.

Neben Eva Egg gehören auch Carmen Jenny (CMO) und Christoph Meise (CTO) zum Führungsteam von Scripe. Bereits im vergangenen Jahr kündigte Jenny an, den Fokus von Einzelpersonen auf eine „Company-Lösung“ ausweiten zu wollen – brutkasten berichtete. Diesen Schritt geht das Startup nun mit dem Launch von Scripe 2.0. 

LinkedIn-Content skalieren

Die neue Version versteht sich als „vollautomatisierte KI-LinkedIn-Agentur“, die kosteneffizient und zeitsparend arbeiten soll. Ziel ist es, Unternehmen beim Personal Branding und bei Corporate Influencer Programmen zu unterstützen – und das ohne externe Dienstleister. Scripe 2.0 fungiert als persönlicher Content-Stratege und Ghostwriter, vollständig “automatisiert, datenbasiert und individuell” zugeschnitten, heißt es vonseiten des Startups. 

„Scripe 2.0 macht es möglich, LinkedIn-Content intern zu skalieren – ohne Verzicht auf Individualität und konstant basierend auf aktuellen Plattform-Trends“, so das Unternehmen. „Mit Scripe 2.0 haben Unternehmen zum ersten Mal die Möglichkeit, Personal Branding und LinkedIn-Content komplett intern zu steuern und zu skalieren – ohne dazu eine teure Agentur zu buchen”, sagt Jenny. 

Funktionen von Scripe 2.0

Und so funktioniert Scripe 2.0 im Detail: Die Software analysiert das LinkedIn-Profil eines Users und erkennt dessen individuelle Tonalität. Zusätzlich werden aktuelle B2B-Trends ausgewertet, um passende Content-Formate zu identifizieren. Nutzer:innen können Sprachnachrichten oder Audiodateien hochladen. Daraus erstellt die KI personalisierte Beiträge. Ein automatisiertes Feedback-System auf Basis von Analytics-Daten soll die Inhalte fortlaufend verbessern.

Die Anwendung liefert wöchentliche Themenvorschläge und vollständig ausgearbeitete Posts, die laut Scripe „auf die individuelle Strategie und die übergreifenden Unternehmensziele abgestimmt“ sind. Der zeitliche Aufwand könne so von mehreren Stunden auf wenige Minuten pro Woche reduziert werden – das Unternehmen spricht von bis zu 90 Prozent Zeitersparnis.

Kunden: OMR, Snocks, WeWork

Die KI-Lösung richtet sich an Unternehmen und ihre Mitarbeitenden in Bereichen wie Employer Branding, Leadership Branding und Sales Enablement. Zu den ersten Kunden zählen unter anderem OMR, Snocks und WeWork. Nach eigenen Angaben hat Scripe in den letzten zwölf Monaten über 10.000 Nutzer:innen und Corporate-Influencer-Programme begleitet. Auch Agenturen sollen von der neuen Version profitieren. Dadurch könne man Prozesse skalieren, mehr Kunden betreuen und wiederholende Aufgaben der Software überlassen.

„LinkedIn-Content und Personal Branding waren bisher die grössten Bottlenecks in B2B-Teams. Mit Scripe 2.0 geben wir Unternehmen und jedem einzelnen Nutzer die Klarheit, Kontrolle und Motivation zurück, um LinkedIn endlich richtig zu skalieren”, so Meise.

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Österreich hat Probleme, seine KI-Expert:innen zu halten. | Symbolbild (c) Envato

Ein kürzlich erschienener Report der WU Wien dürfte gemischte Gefühle in Österreichs KI-Branche auslösen. Hierzulande habe man exzellente KI-Fachkräfte, aber zu wenige und obendrein Probleme, diese zu halten. Die Studie basiert auf der Analyse von 2,86 Millionen Beschäftigungsdatensätzen, also Job- bzw. Positionseinträgen, 1,23 Millionen individuellen Biografien und mehr als 123.000 Unternehmen in Österreich. 

Führend in technologischer Spezialisierung

Österreich belegt im europäischen Vergleich unter 38 Ländern Rang drei bei der technologischen Spezialisierung seiner KI-Fachkräfte. Eine Auszeichnung für die Alpenrepublik, schließlich zähle man in diesem Bereich zu den führenden Standorten in Europa. Trotzdem kommen diese Experten seltener in die breite Wirtschaft als in anderen vergleichbaren Ländern. 97 % der heimischen Unternehmen stellen keine KI-Spezialist:innen an.

„Wer ‚KI-Strategie‘ sagt und nicht ‚Menschen‘ meint, hat den Kern verfehlt: Adoption ist ein Personal-, kein IT-Thema“, sagt Can Tihanyi vom Institut für International Business der WU Wien: „Technologie-Adaption scheitert fast nie an der Technologie. Sondern an den Menschen, die fehlen, um sie in die Unternehmen zu tragen.“

Österreich verliert KI-Experten

Die wenigen Spezialist:innen, die es in Österreich gibt, wandern zudem im Laufe ihrer Karriere ab. Rund 17 % der Fachkräfte in Build-Rollen verlassen das Land. In Bereichen wie Generative AI oder Natural Language Processing ist es rund ein Viertel. Zudem stellen die Autoren der Studie fest, dass 44 % aller Abwander:innen bereits nach dem ersten Jahr Österreich den Rücken kehren.

„Wer hochqualifizierte KI-Expert:innen halten will, muss ihnen vom ersten Tag an attraktive Projekte, Entwicklungsperspektiven und fachliche Verantwortung bieten – genau im ersten Jahr entscheidet sich, ob jemand bleibt“, erklärt Andreas Schumacher, Chief Innovation Officer und Vorstandsmitglied der VTU Group. Der Nachwuchs bleibt hingegen aus, denn sechs Prozent der KI-Beschäftigten in Österreich sind Einstiegskräfte. „Österreich verliert nicht die Breite seiner KI-Fachkräfte, sondern seinen Platz im technologischen Spitzenfeld“, ergänzt Schumacher.

Mehr Ausbildungsplätze, Beratung und bessere Infrastruktur

Die Conclusio der Autoren ist klar: Es brauche mehr Ausbildungskapazitäten für KI-Fachkräfte an Universitäten. Unternehmen sollten zudem durch AI-Readiness-Programme unterstützt werden, KI im eigenen Betrieb einzusetzen. Ein Zugang zu geteilter Infrastruktur und Beratung könnte hierbei Abhilfe schaffen. Österreich benötige außerdem Maßnahmen, um KI-Spezialist:innen langfristig zu halten. Dabei brauche nicht jedes Unternehmen eigene KI-Teams, durch Transferzentren könne diese Lücke geschlossen werden.

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