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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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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