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.
/artikel/streamdiver-ueber-ki-im-marketing-das-ist-einheitsbrei-der-immer-mehr-verwaessert
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.

Deine ungelesenen Artikel:
15.09.2026

Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern

Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
/artikel/ablatic-ai-linzer-llm-talos-spielt-ohne-vc-kapital-in-einer-liga-mit-internationalen-ki-playern
15.09.2026

Ablatic AI: Linzer LLM Talos spielt ohne VC-Kapital in einer Liga mit internationalen KI-Playern

Das nun gelaunchte Large Language Model (LLM) Talos des Linzer Startups Ablatic AI kann sich in mehreren Benchmarks mit den internationalen KI-Giganten messen. Co-Founder und CEO Florian Zimmermann erklärte uns, wie das ohne VC-Kapital möglich ist und wie man nun den Markt erobern will.
/artikel/ablatic-ai-linzer-llm-talos-spielt-ohne-vc-kapital-in-einer-liga-mit-internationalen-ki-playern
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

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

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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