05.12.2023

Vom Tech-Unternehmen zur Techstory

Gastbeitrag. Warum faktenbasiertes Storytelling in der Tech-Branche erfolgsentscheidend, aber oft nicht ausreichend im Fokus steht, schildert Techstory-Gründerin Nika Mizerski für die brutkasten-Community.
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Führungskräfte, Vertriebs- und Marketingexperten wissen nur zu gut: Um erfolgreich zu sein, müssen sie sich mit den Emotionen ihrer Zielgruppe auseinandersetzen. Dabei bieten einige Produkte und Dienstleistungen mehr Potenzial für fesselndes Storytelling als andere, wobei Deep Tech-Unternehmen im Allgemeinen vor einer Vielzahl an Herausforderungen stehen, wenn sie ihr Angebot in eine verständliche Marktkommunikation und besser noch – in eine überzeugende Techstory verwandeln wollen. 

Schmale Gratwanderung  zwischen Realität und Zielbild 

Kommunikation dreht sich um die Schaffung starker Bilder. Sie können Dinge beim Namen nennen oder eine Vision teilen, die weit über das hinausgeht, was Ihr Produkt derzeit ist. Für viele Tech-Unternehmen ist es eine wichtige strategische Übung, die richtige Balance zwischen Fakten und Storytelling herzustellen, was nicht leicht fällt. Oft kommt es zu internen Konflikten, wenn die externe Kommunikation nicht widerspiegelt, woran das Entwicklungs- und Beratungsteam “tatsächlich” arbeitet. Es hilft zu wissen, dass jedes Tech-Unternehmen beim Entwicklungsstand des Produktes und der Außendarstellung Kompromisse eingehen muss. Seien Sie mutig, wenn Sie Ihre Geschichte erzählen, aber Vorsicht vor der Übertreibungsfalle. 

Der Markt ändert sich, und so auch Ihre Techstory 

Die Vermarkter und Geschäftsleute in Ihrem Unternehmen wissen, dass sich der Markt laufend verändert. Auch wenn wir Buzzwords hinterfragen oder als unpassend empfinden, sind sie eine Orientierungshilfe, die Sie sich zugute machen sollten. Wer es versäumt, die Kommunikationsstrategie und Begrifflichkeiten an dominierende Trends anzupassen, riskiert den Ruf, als innovativer Führer an der Spitze einer Marktnische schnell wieder zu verlieren. Entwickeln Sie daher Ihre Tech-Marketingkommunikation mit Aufmerksamkeit und Liebe zum Detail laufend weiter. 

Muss es immer die Knallerstory sein? 

Bei gutem Marketing dreht sich alles um Differenzierung, aber was kann man tun, wenn Ihr Produkt oder Service dasselbe bietet wie der Mitbewerb? Tech-Unternehmen analysieren meistens die Funktionalitäten anderer Produkte, um ihr eigenes Angebot konzeptionell weiterzuentwickeln. Viele tun das auch mit den Verkaufsargumenten und ihrer Marketingkommunikation. Ich bin überzeugt, wer sich von der Gewohnheit des vermeintlich kreativen Vergleichs befreit, kann auch in einem stark umkämpften Markt eine einzigartige Marke entwickeln. Dasselbe gilt selbstverständlich für den Star des Unternehmens: das Produkt! 

Langweilig gibt es nicht 

Kommen wir noch zu einem häufigen Szenario: Nicht jedes Tech-Produkt ist innovativ und kann mit Mega-Trends in Verbindung gebracht werden, die es einem Unternehmen ermöglichen, eine breite Themenlandschaft für das Content-Marketing und die PR-Aktivitäten zu erstellen. Oft sind Produkte einfach “nur” nützlich. Sie automatisieren Prozesse, helfen Kosten zu sparen und befreien Mitarbeiter von administrativen und operativen Arbeitslasten. Das entbindet Unternehmen jedoch nicht davon, ihre Lösung zu vermarkten. Oft kann durch die Zusammenarbeit mit Externen ein Perspektivenwechsel erreicht werden und die Story für den Markt grundlegend ändern. 


Über die Autorin

Nika Mizerski ist Gründerin von Techstory – der Marketing-Boutique für Deep Tech-Unternehmen im DACH-Raum. Seit 2019 betreut das Unternehmen über fünfzig Start-ups und KMUs mit komplexen Marktangeboten bei Ihrer strategischen und operativen Marketingkommunikation.

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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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