23.12.2025
KI-LEKTORAT

Textshine: Wie ein Wiener Startup das Korrektorat neu denkt

Was als Nebenprojekt eines Wiener Verlagssohns begann, ist heute ein KI-gestütztes Korrektoratstool für Redaktionen und Verlage im gesamten deutschsprachigen Raum. Textshine automatisiert professionelles Korrektorat, erkennt Grammatik-, Rechtschreib- und Zeichensetzungsfehler sowie einfache sachliche Inkonsistenzen und verzichtet bewusst auf Textproduktion.
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Das Team von Textshine wächst weiter. (c) Textshine

Was einst als Nebenprojekt begann, ist laut Gründer heute ein Werkzeug, das in Redaktionen und Verlagen im gesamten deutschsprachigen Raum eingesetzt wird. Textshine automatisiert professionelles Korrektorat und will dort ansetzen, wo klassische Rechtschreibprogramme an ihre Grenzen stoßen.

Hinter dem Startup stehen Alexander Seifert, seine Frau Anna Bozecski und ein sechsköpfiges Team. Gemeinsam wollen sie mit Textshine ein sehr spezifisches Problem lösen, das Seifert aus eigener Erfahrung kennt. Seine Mutter gründete einen Verlag und er selbst arbeitete bereits während der Matura im Familienbetrieb mit. Dabei setzte er Bücher, kümmerte sich um IT-Themen und half dort aus, wo es notwendig war.

Seifert studierte Informatik, Linguistik und Philosophie. Seit 2015 beschäftigt er sich intensiv mit KI-Entwicklung. Ziel war zunächst, seine Mutter im Verlag zu entlasten. Ihn störte vor allem eines am klassischen Korrektorat: dass immer wieder dieselben Fehler durchrutschen, für den Massenmarkt seien einfache Rechtschreibkorrekturen ausreichend, für den professionellen Einsatz aber nicht. Dort werde nach wie vor externes Korrektorat eingekauft.

Korrektorat als Übersetzungsproblem

2019 begann Seifert, sich systematisch mit der Automatisierung von Korrektorat zu beschäftigen. Parallel betreute er beruflich zahlreiche KI-Projekte, in einer Phase, in der die ersten großen Sprachmodelle und Transformer-Architekturen publiziert wurden. Viele dieser Modelle waren auf Übersetzung ausgelegt. „Ich habe mir gedacht, man kann Korrektorat im Grunde wie eine Übersetzung betrachten“, sagt Seifert im Gespräch mit brutkasten.

Er trainierte auf Basis verlagsinterner Daten ein eigenes Sprachmodell. Der erste Prototyp war ein Proof of Concept, funktionierte überraschend gut und blieb zunächst ein Nebenprojekt. 2022 kam der Wendepunkt. Seine Mutter stellte fest, dass sie sich pro Buch ein bis zwei komplette Korrekturdurchgänge sparen konnte. Ein Buch werde bis zum Druck fünf- bis sechsmal gelesen. Textshine reduzierte diesen Aufwand deutlich.

Seifert bot das Tool daraufhin auch anderen Verlagen an. Zu diesem Zeitpunkt war er noch angestellt, hatte ein kleines Kind und kaum finanzielle Rücklagen für einen derartigen Versuch. Eine AWS-KI-Förderung ermöglichte es ihm schließlich, ein Jahr lang ausschließlich an Textshine zu arbeiten. „Meine größte Sorge war, dass der Bedarf irgendwo dazwischen liegt und es zu wenig zum Leben, aber zu viel zum Sterben wäre“, sagt er. Die Einnahmen reichten damals noch nicht zum Leben, das Feedback aus der Branche war jedoch durchgehend positiv und Seifert vertiefte das Projekt.

Vom Einzelkämpfer zum Team

Ende 2024 folgte ein AWS-Deeptech-Seed-Financing, später auch Unterstützung im Zuge des Fellowship Programmes der Mediengruppe Wiener Zeitung. Heute besteht das gesamte Team aus acht Personen. Vor einem Jahr waren es rechnerisch eineinhalb. Textshine sei inzwischen „in aller Munde“, sagt Seifert, und das tägliche Feedback bestätige den starken Product-Market-Fit.

Zu den Kund:innen zählen Buchverlage, Tageszeitungen, Magazine, Selfpublisher:innen und vereinzelt auch Wissenschaftler:innen. Besonders bei Buchverlagen sei die Kaufentscheidung vergleichsweise einfach, da Korrektorat dort ohnehin extern vergeben werde. Bei Tageszeitungen sei der Einstieg komplexer, da viele Korrekturschritte direkt in den Redaktionen stattfinden. Textshine wird derzeit von mehreren Hundert Kund:innen genutzt. Diese sind vor allem im deutschsprachigen Raum angesiedelt, also in Österreich, Deutschland und der Schweiz. Aber auch in New York soll das Wiener KI-Korrektorat laufen.

Warum Textshine teurer ist und trotzdem günstiger

Im Marktvergleich positioniert sich Textshine bewusst oberhalb einfacher Tools wie beispielsweise “Language Tool”. Das Startup ist teurer, reduziert nach eigenen Angaben aber den Nachbearbeitungsaufwand deutlich. Während andere Systeme bei längeren Texten an Qualität verlieren, bleibt Textshine stabil, sagt Seifert. Eigennamen werden erkannt und nicht fälschlich korrigiert, einfache fachliche Fehler wie Verwechslungen sollen ebenfalls erkannt werden.

Das Tool korrigiert Grammatik, Orthografie, Zeichensetzung und einfache sachliche Fehler in einem Durchgang. Es greift nicht stilistisch ein und schreibt keine neuen Texte. Genau das sei entscheidend. Viele hätten versucht, ähnliche Ergebnisse mit generativen KI-Modellen zu erzielen, scheiterten aber daran, dass diese zu stark eingreifen oder Änderungen nicht sauber nachvollziehbar machen.


Nutzer:innen können ein Word-Dokument hochladen und erhalten innerhalb weniger Sekunden bis Minuten eine automatisch korrigierte Version per E-Mail zurück. Textshine lässt sich aber auch über eine Browser-Extension in die meisten Redaktionssysteme integrieren und funktioniert auch in Layout- und Printsystemen wie InDesign. Gerade für Buchverlage, die oft keine geeigneten digitalen Korrekturwerkzeuge haben, sei das ein entscheidender Vorteil.

Dass das Tool besonders anwenderfreundlich ist und sich gut integrieren lasse, bestätigen auch diverse Referenzkunden wie etwa die Salzburger Nachrichten oder der Falter-Verlag.

Selfservice und Redaktionstarife

Ein Alleinstellungsmerkmal ist das Selfservice-Angebot auf der Website. Ein klassisches Buchkorrektorat herkömmlich rund 1000 Euro pro Durchgang, bei Textshine zahlt man dafür nur einen Bruchteil. Mit Textshine lassen sich Texte deutlich günstiger prüfen. Eine Bachelorarbeit kostet im Selfservice etwa 30 bis 40 Euro, ohne Abo, rein zeichenbasiert.

Für Redaktionen gibt es Vertragsmodell. Die Flatfee liegt bei rund 500 Euro, darüber hinaus wird nach Umfang abgerechnet. In einer Redaktion mit rund 100 Personen sollen sich die monatlichen Kosten im mittleren vierstelligen Bereich bewegen. Ursprünglich setzte Textshine auf Pro-Kopf-Lizenzen, ist davon aber abgegangen. Redaktionen seien zu unterschiedlich strukturiert, sagt Seifert.

Das Startup ist aktuell in der glücklichen Lage, sowohl solide finanziert zu sein als auch laufend Umsätze zu erzielen. Textshine unterstützt derzeit Deutsch und Englisch.

Qualitätssicherung statt Textproduktion

Für die Zukunft verfolgt Textshine eine klare Linie. Das Tool soll weiterhin keine eigenen Texte schreiben: „Das sollen Menschen machen“, sagt Seifert. Stattdessen will das Startup den Bereich der Qualitätssicherung weiter ausbauen. In der Buchproduktion gebe es zahlreiche manuelle, repetitive Schritte, vom Prüfen gesetzter Texte bis zur Kontrolle von Basisinformationen wie Öffnungszeiten oder Points of Interest. Vieles davon lasse sich automatisieren.

Auch innerhalb eines Textes erkennt Textshine bereits heute Inkonsistenzen zwischen unterschiedlichen Passagen. Anfragen für weitere Sprachen, etwa Französisch, gebe es regelmäßig, sie stehen aktuell aber nicht auf der Agenda.

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Personen im Büro an Laptops
(c) Annie Spratt via Unsplash

„Wer heute in den Arbeitsmarkt einsteigt, wird von Anfang an gefordert. Das ist für junge Menschen eine große Chance, aber auch eine Herausforderung“, ordnet Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich, die Ergebnisse einer aktuellen Studie ein. Im Rahmen des globalen „AI Jobs Barometer 2026“ hat die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC weltweit mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern auf sechs Kontinenten analysiert. Die Untersuchung soll aufzeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) Berufsprofile, Gehälter, Fähigkeiten und die Arbeitsproduktivität beeinflusst.

Neue Ansprüche bei Einstiegsjobs

Besonders stark zeigt sich der Wandel am Anfang der Karriereleiter. Für Einstiegspositionen erwarten Arbeitgeber in KI-geprägten Berufen zunehmend Fähigkeiten, die traditionell eher erfahrenen Fachkräften vorbehalten waren. Zu diesen gehört die Entwicklung fortgeschrittener, spezifisch menschlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Kooperationsfähigkeit, Veränderungsbereitschaft und Führungskompetenz.

Laut Studie machen solche traditionell seniorigen Fähigkeiten wie motivierende Führung, strategische Entscheidungsfindung oder Teambildung bereits 52 Prozent der neu geforderten Skills in KI-exponierten Einstiegsberufen aus. Bei Berufen mit geringem KI-Kontakt liegt dieser Anteil bei lediglich sieben Prozent. Die Studienautor:innen schreiben in diesem Zusammenhang von einer „Seniorisierung“ von Junior-Rollen. Während klassische Einstiegsjobs in stark betroffenen Branchen insgesamt stagnieren, verzeichnen solche „seniorisierten“ Einstiegspositionen, die mindestens zehn dieser neuen fortgeschrittenen Fähigkeiten verlangen, ein deutliches Wachstum von 35 Prozent. Dies zwingt Unternehmen und das Bildungssystem dazu, Berufseinsteiger:innen künftig anders zu fördern und zu begleiten.

Produktivität treibt Beschäftigungswachstum

Entgegen bekannter Befürchtungen, dass Künstliche Intelligenz in großem Stil Arbeitsplätze ersetzen wird, zeichnet der Bericht ein anderes Bild. Unternehmen mit hoher KI-Intensität verzeichnen nicht nur stärkere Produktivitätszuwächse, sondern bauen auch ihre Belegschaften schneller aus. Zwischen 2018 und 2025 stieg die Produktivität von Firmen mit starkem KI-Einsatz um 34 Prozent (im Vergleich zu 24 Prozent bei geringem Einsatz). Parallel dazu wuchs deren Beschäftigung um 52 Prozent, während Unternehmen mit geringer KI-Nutzung ihre Belegschaft nur um 36 Prozent vergrößerten.

PwC-Österreich-Chef Krickl zieht dazu eine historische Parallele: „Wir beobachten hier ein klassisches Muster der Wirtschaftsgeschichte. Auch die Industrialisierung hat kurzfristig Jobs verdrängt, langfristig aber deutlich mehr neue geschaffen, weil Produktivitätsgewinne Wachstum ermöglichen. Dieses Wachstum schafft wiederum neue Aufgaben und erhöht den Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften“.

Zweigeteilter Arbeitsmarkt: „Professionalised“ vs. „Democratised“

Die Analysen deuten darauf hin, dass sich ein zunehmend zweigeteilter Arbeitsmarkt entwickelt. Auf der einen Seite stehen sogenannte „Professionalised Roles“ (professionalisierte Berufe), in denen KI Routineaufgaben übernimmt, wodurch menschliches Urteilsvermögen, Fachwissen und strategische Entscheidungen an Bedeutung gewinnen. Diese Berufsgruppen, zu denen etwa Personalvermittler:innen oder Jurist:innen gehören, wachsen weltweit mehr als doppelt so schnell wie „Democratised Roles“ (demokratisierte Berufe). In Letzteren standardisiert die Technologie Aufgaben so stark, dass sie auch für Nicht-Fachkräfte leichter zugänglich werden, was jedoch das Lohnwachstum dämpfen kann. Seit 2021 verzeichnen die professionalisierten Berufe eine um 42 Prozent raschere Gehaltsentwicklung als demokratisierte Positionen.

KI-Kompetenzen als Gehalts- und Einstellungsfaktor

Gleichzeitig erweisen sich spezifische KI-Kenntnisse als massiver Gehaltsfaktor. Stellen, die entsprechendes Fachwissen – wie Machine Learning oder Prompt Engineering – explizit verlangen, bieten weltweit einen durchschnittlichen Gehaltsaufschlag von 62 Prozent (nach 57 Prozent im Vorjahr). Zudem wächst die Nachfrage schnell: Binnen eines Jahres stieg die Anzahl der Stellenausschreibungen, die KI-Kompetenzen fordern, um 69 Prozent. Die Einstellung von KI-Spezialist:innen wuchs im Jahr 2025 weltweit achtmal schneller als der gesamte Arbeitsmarkt. Spitzenreiter ist die Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche, in der 11,4 Prozent aller Stellenausschreibungen auf KI-Spezialist:innen abzielen.

Für Unternehmen bedeutet diese Entwicklung, dass sie sich vermehrt auf die menschlichen Erfolgsfaktoren konzentrieren müssen. Krickl betont in diesem Zusammenhang: „KI-Kompetenzen sind gefragter denn je, Menschen, die sie souverän einsetzen können, bleiben jedoch rar. Nicht die Technologie allein macht Unternehmen erfolgreicher, sondern die Menschen, die sie sinnvoll einsetzen. KI-Tools kann heute jedes Unternehmen kaufen – kritisches Denken, Urteilsvermögen und Teamfähigkeit nicht. Wer jetzt in diese Fähigkeiten investiert, verschafft sich einen Vorsprung, der in den kommenden Jahren weiter an Wert gewinnen wird“.

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