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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Das Bitpanda Headquarter in Wien © Bitpanda

Das Wiener Krypto-Unternehmen Bitpanda erweitert seine Plattformarchitektur. Mit der Einführung des sogenannten Model Context Protocol (MCP) und einer neuen API-Integration (Application Programming Interface) können Anleger:innen künftig externe KI-Assistenten wie ChatGPT oder Claude nutzen, um unter anderem ihre Portfolios per Spracheingabe zu steuern.

Investieren ohne Programmierkenntnisse

Im Kern handelt es sich bei dem MCP laut Bitpanda um ein offenes, standardisiertes Schnittstellenprotokoll, über das kompatible KI-Assistenten Anfragen in natürlicher Sprache verarbeiten und ohne Programmierung direkt mit API-Endpunkten interagieren können. Privatanleger:innen ohne technischen Hintergrund können dadurch in natürlicher Sprache Kontostände abrufen, Positionen im Blick behalten oder Trades vorbereiten, ohne eigenen Code schreiben zu müssen.

Bitpanda selbst bezeichnet diesen Schritt als „nächste strukturelle Entwicklungsstufe finanzieller Schnittstellen“, die sich von passiven Chatbots zu aktiven Werkzeugen wandeln. Für Entwickler:innen steht eine klassische API bereit, um maßgeschneiderte Finanzanwendungen zu programmieren.

Elf Werkzeuge für KI-Assistenten

Konkret stellt der Bitpanda-MCP-Server nach der Verbindung elf native Tools bereit, die sich in drei Kategorien gliedern: Für Markt- und Portfoliodaten stehen unter anderem Funktionen zum Abrufen von Kursen, verfügbaren Assets und der eigenen Portfolio-Historie bereit. Im Bereich Staking und Earn lassen sich zum Beispiel aktive Positionen einsehen sowie Staking- und Unstaking-Vorgänge auslösen.

Sicherheit und Systemlimits

Die Künstliche Intelligenz agiert jedoch nicht autonom. Jeder Systemzugriff erfordert laut Bitpanda einen API-Key mit individuell festgelegten Berechtigungen, sogenannten „Scopes“. Das Trading basiert auf einem Request-for-Quote-Modell (RFQ): Ein Trade muss von der KI zuerst als Preisangebot angefragt und anschließend vom Menschen oder durch vorab definierte Regeln ausdrücklich bestätigt werden.

Dadurch bleiben alle Aktionen innerhalb des regulierten MiCAR-Rahmens der EU, heißt es vom Unternehmen. Christian Trummer, Chief Scientist und Mitgründer von Bitpanda meint: „Agentic Finance kann zu einer zentralen Schnittstelle für Finanzdienstleistungen werden. Wir werden diese Entwicklung in Europa verantwortungsvoll mitgestalten.“

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