15.04.2025
KI-GENERIERT

Streamdiver über KI im Marketing: „Das ist Einheitsbrei, der immer mehr verwässert“

Anfangs streamte das Startup Landtagssitzungen, heute ist es auch eine KI-Marketingmaschine. Streamdiver aus Kärnten will im KI-Marketing mitmischen und generische Verwässerung durch LLMs vermeiden.
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Christian und Markus Tautschnig von Streamdiver | Foto: Streamdiver

Sie sind die neue Realität: AI-Influencer posieren im Netz und präsentieren Marken. Sie verfügen über Profile in sozialen Medien, tun so, als wären sie Content Creator:innen. Eine von ihnen ist Aitana Lopez – die „Digital Muse at @theclueless.ai“. Aitana ist ein KI-Produkt. Sie ist nicht echt, das, was sie macht, auch nicht.

Ihr Content sieht echt aus – aber auch generisch. Das, was internationale Marken mit AI-Influencern wie Aitana zu zeigen versuchen, kann schnell schief gehen. Sie wollen zeigen, wie gut Marketing – sogar Influencer-Marketing – mit KI funktioniert. Kreieren kann man diese auch ganz leicht, zum Beispiel mittels Plattformen wie Creatify AI oder ComfyUI.

Gut und vor allem nachhaltig sei allerdings etwas anderes, meint Christian Tautschnig. Er ist Co-Gründer und CEO des KI-Startups Streamdiver. In einem Gespräch mit brutkasten verrät er seine ehrliche Meinung dazu und erklärt, wie KI im Marketing wirklich helfen kann.

Streamdiver: „AI Influencer werden sich nicht durchsetzen“

„Wir wollen Marketern ein Tool in die Hand geben, damit sie diesen Trend eben nicht verfolgen müssen. Das ist Bestandteil von diesem Einheitsbrei, bei dem alles immer mehr verwässert“, meint Tautschnig.

KI-Influencer:innen schreibt der Gründer geringe Authentizität zu: „Die Content-Creator-Sphäre ist ja nicht deshalb erfolgreich geworden, weil alle Influencer den gleich geschliffenen Content bringen. Sondern weil jeder seine eigene Persönlichkeit hat, die einen Eindruck hinterlässt. Das geht mittlerweile mit dem Output von Basis-Large-Language-Modellen verloren.“

Wie es mit KI-generierten Influencer:innen weiter geht, prognostiziert Tautschnig eher nüchtern: „AI Influencer werden sich meiner Meinung nach nicht wirklich durchsetzen.“

Viel eher durchsetzen wird sich, so Tautschnig, ganzheitliches KI-Marketing für Unternehmen. Das soll auf den User angepassten Output liefern und auf die Corporate Identity des Unternehmens Rücksicht nehmen. So wie die Software des Startups Streamdiver: Sie sammelt alle Stammdaten von Unternehmen und erstellt basierend darauf individuelle Marketingkonzepte und -materialien.

„Am Anfang haben wir Landtagssitzungen gestreamt“

Gegründet hat Tautschnig sein Startup mit Co-CEO Daniel Brandstätter vor nun etwa sechs Jahren. Seit Beginn dient Streamdiver als genau jener Service, den der Name selbst verrät: Das Startup kann Sitzungen aus dem öffentlichen Raum – darunter Landtags- und Gemeinderatssitzungen – live übertragen und deren Inhalt strukturiert zugänglich machen.

Über die GovTech-Streaming-Plattform ist es Nutzenden möglich, mehrstündige Videos manuell in Kapitel zu unterteilen. „Uns ist wichtig, dass sich nicht jeder erst durch eine ganze Sitzung quälen muss, sondern sofort die relevanten Inhalte findet“, sagt CEO Tautschnig im Interview.

Die Anfragen zur GovTech-Plattform stiegen – und Streamdiver wollte mehr: Das Startup startete, zusätzlich inhaltliche KI-Analysen in das Streaming zu integrieren und weitete sein Konzept auch auf andere Medien aus – darunter PDF und Bildmaterial. Das Sprungbrett zum Pivot war geboren.

„Manche wissen nicht, was sie mit ihrem Content anfangen sollen“

2023 wagte man einen Umschwung: den Pivot zur SaaS-KI-Plattform für Content-Management. „Heute geht es nicht mehr nur um Videos. Wir analysieren auch PDFs, Bilder und andere Formate, um den gesamten Content eines Unternehmens zu erfassen“, erzählt Tautschnig.

Das Startup etablierte sich zur Content- und Creation-Engine: Erstere dient der Verwaltung und Erschließung von Inhaltsmengen aus unterschiedlichen Medien, zweitere zur Generierung von neuem, spezifischen Marketing-Content.

„Wir haben gesehen: Es gibt viele Unternehmen, die mit großen Mengen an Content arbeiten und nicht wissen, was sie damit anfangen sollen“, sagt Tautschnig.

Rechenzentren in Europa

Die Content- und Creation-Enginge soll also nicht generische KI-Antworten, sondern individuellen Output liefern. Die Browser-basierte Anwendung und deren Infrastruktur ist auf mehrere kerneuropäische Rechenzentren verteilt. Damit will man europäische Datenschutz-Standards sicherstellen.

Die Daten werden intern verarbeitet – ohne amerikanische Cloud-Anbieter, versichert Tautschnig. Welche KI schließlich zur Verarbeitung der Daten zum Einsatz kommt, ist dem Kunden überlassen:

„Wir haben eigene KI-Modelle, die alles bei uns intern verarbeiten. Wenn ein Kunde aber will, können wir auch ChatGPT als LLM verwenden.“

Corporate Identity im Fokus

Die „Engine“, wie sie Tautschnig nennt, kann basierend auf Unternehmensdaten neue Formate wie Kurzvideos, Teaser-Texte und Newsletter-Inhalte erstellen. Der neue Content basiert nur auf dem hochgeladenen Material und richtet sich vollständig an die jeweilige Corporate Identity.

Am Ende der Engine-Journey erhalten Marketer Content-Vorschläge, die sie im Nachgang individuell weiterverwenden können. „Unsere Engine macht Vorschläge, aber die finale Entscheidung bleibt beim Marketing-Team. Es geht darum, repetitive Prozesse abzunehmen, nicht darum, die Kreativität zu ersetzen“, so Tautschnig.

Streamdiver sei nämlich nicht das, wovor sich viele fürchten: Die Creation-Engine soll keine Jobs ersetzen, sondern sie „smart ergänzen“. Dabei legt man den Fokus darauf, Marketing-Teams mehr Freiheiten zu bieten, um effizienter arbeiten zu können.

ÖGK, Post, Joyn und Verbund als Kunden

Die Lösung klingt verlockend, hat aber auch ihren Preis: Streamdiver erhält seinen Revenue über ein klassisches Abo-Modell, das monatlich oder jährlich abschließbar ist.

Dass das Modell funktioniert, zeigt auch der Kundenstamm des Startups. Im Portfolio befinden sich neben der Österreichischen Gesundheitskasse (ÖGK) auch Großunternehmen wie Verbund, die OMV, Joyn und die Österreichische Post – nicht zuletzt aufgrund der hohen Datenschutz-Standards.

Damit will Streamdiver einer Verwässerung von KI-generierten Inhalten entgegenwirken: „Letztendlich geht es darum, dass Unternehmen ihren Content wirklich so nutzen, dass er ihre Identität widerspiegelt“, sagt Tautschnig.

Bislang ist das Unternehmen zu 100 Prozent bootstrapped, bereitet aber seine erste Finanzierungsrunde vor. Damit stehe auch eine Expansion in den DACH-Raum nichts mehr im Weg.

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Die Adspresso-Geschäftsführer (v.r.) Daniel Muftić und Marcus Schnellinger © Adspresso

Rund 30 Stunden aktive Arbeitszeit fallen laut Adspresso bei der Besetzung einer offenen Stelle an. Diesen Aufwand will das Welser Startup auf unter eineinhalb Stunden senken, also um 95 Prozent. Erreichen wollen die Gründer Daniel Muftić und Marcus Schnellinger das mit TalentBlend, einer KI-Plattform für die Fachkräftegewinnung. Ein erstes Modul ist nun als Prototyp bei einem Testkunden im Einsatz.

Vom Agenturgeschäft zur Software

Hinter TalentBlend steht ein Verfahren, das Adspresso bisher als Agenturleistung manuell umsetzt. Unternehmen werben dabei Fachkräfte über Active Sourcing, Werbeanzeigen auf Meta, TikTok, Google und LinkedIn sowie ein kurzes Bewerbungs-Quiz an. Telefonisch werden die Kandidat:innen anschließend vorqualifiziert. Angesprochen werden sollen vor allem wechselbereite Fachkräfte, die nicht aktiv auf Jobbörsen suchen. Als Zielgruppe nennt Adspresso Industrie und Mittelstand. Ihr Know-how bringen Muftić und Schnellinger aus früheren Marketing- und Recruiting-Jobs bei Resch&Frisch und BRP-Rotax mit.

Ein Modul live, zwei in Entwicklung

Die Software besteht aus drei Bausteinen. Am weitesten ist die sogenannte „Creative Engine“. Sie soll aus der Stellenausschreibung sowie Foto- und Videomaterial des Betriebs automatisiert die Werbemittel einer Kampagne erstellen, inklusive CI-Vorgaben und arbeitsrechtlichen Anforderungen. „Was früher Tage an Abstimmung und Gestaltung gebraucht hat, entsteht heute aus Stellenausschreibung und Bildmaterial in einem automatisierten Ablauf“, sagt Schnellinger. Beim Testkunden, einem Industriebetrieb, verkürzt sich die Kampagnenerstellung laut Adspresso bisher um rund 40 Prozent.

Ein zweites Modul, eine Voice AI, soll innerhalb einer Minute nach Bewerbungseingang ein strukturiertes Erstgespräch führen. Fragen zu Alter, Herkunft oder Gesundheit sollen dabei technisch ausgeschlossen sein. Ein erster Prototyp konnte die Vorqualifizierung laut dem Unternehmen jedoch noch nicht verlässlich übernehmen. „Jetzt sind wir an einem Punkt, an dem wir noch einmal in die Grundlagenarbeit gehen müssen“, so Schnellinger. Ebenfalls in Entwicklung ist ein Dashboard, das Kandidat:innen nach Qualifikation aufbereiten soll.

Niedriger sechsstelliger Betrag gesucht

Finanziert wurden die bisherigen Prototypen aus dem laufenden Agenturgeschäft. Dessen Monatsumsatz liegt laut Adspresso bei rund 25.000 Euro. Für die weitere Entwicklung, insbesondere der Voice AI, benötigt das Startup nun zusätzliche Mittel. Kalkuliert wird mit einer niedrigen sechsstelligen Summe, Gespräche mit Förderstellen und Kapitalgebern laufen nach Angaben der Gründer bereits. Langfristig soll TalentBlend zu einem eigenständigen SaaS-Produkt werden, das Betriebe selbst bedienen können. Einen Termin für den Marktstart nennt Adspresso noch nicht, dieser hänge vom Verlauf der Finanzierung ab.

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