27.01.2023

Storyclash: Linzer Startup setzt OpenAI-Modell auf Plattform für Influencer Marketing ein

Das Linzer Startup Storyclash nutzt ein Modell der ChatGPT-Firma OpenAI, um Text-zu-Bild-Suche und Bild-zu-Bild-Suche auf seiner Plattform für Influencer Marketing zu ermöglichen.
/artikel/storyclash-openai
Storyclash setzt auf Workation
Die beiden Storyclash-Gründer Philip Penner (l.) und Andreas Gutzelnig (r.) | Foto: Hermann Wakolbinger

Mit seinem Chatbot ChatGPT hat das US-Unternehmen OpenAI in den vergangenen Wochen für Aufsehen gesorgt – und auch viele über mögliche Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz (KI) spekulieren lassen. Einen demonstriert nun Storyclash: Das Linzer Startup hat ein von OpenAI entwickeltes Machine-Learning-Modell als neues Feature auf seiner Plattform für Influencer Marketing eingebunden.

Damit ist es möglich, Suchanfragen in visuelle Ergebnisse übersetzen. User:innen können so beispielsweise Ästhetik, Stil oder Setting des gewünschten Contents beschreiben – und Storyclash liefert dann die passenden Bilder. So kann man beispielsweise Instagram als Suchmaschine für ähnliche Bilder nutzen.

Text-zu-Bild-Suche und Bild-zu-Bild-Suche

Neben der Text-zu-Bild-Suche hat das Startup auch eine Bild-zu-Bild-Suchfunktion auf seiner Plattform umgesetzt. Dies ermöglicht das Finden von ähnlichen Bildern – ohne dass zusätzliche Keywords oder Hashtags eingegeben werden müssen. Das Tool ist Teil der Plattform des Unternehmens, jedoch auch über Storyclash.ai kostenlos zugänglich.

So funktioniert die Text-zu-Bild-Suche von Storyclash | Bild: Storyclash
So funktioniert die Text-zu-Bild-Suche von Storyclash | Bild: Storyclash

„Wir glauben, dass unser Tool Influencer Marketing verändern wird, indem es Marken ermöglicht, schneller, effizienter und effektiver mit den richtigen Influencern für ihre Kampagnen in Kontakt zu treten“, kommentiert Storyclash-CEO Andreas Gutzelnig.

Speedinvest und aws Gründerfonds an Storyclash beteiligt

Das Startup wurde 2015 in Linz gegründet und hat knapp 30 Mitarbeiter:innen. Es entwickelt Software zum Tracken von Social-Media-Aktivitäten, mit der Unternehmen den Erfolg ihre Influencer-Kampagnen messen können.

Im November 2020 nahm das Startup in einer Finanzierungsrunde 1,8 Mio. Euro auf. Unter anderem sind der aws Gründerfonds, Speedinvest und der OÖ HightechFonds an dem Unternehmen beteiligt. Zu den Kund:innen zählen unter anderem Vodafone, Kaufland, Volkswagen und Daimler.

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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