16.07.2025
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Wie Scripe in 24 Stunden 100.000 Euro verlor

Wie das Berliner Startup Scripe rund um die Tiroler CEO Eva Egg in weniger als 24 Stunden 100.000 Euro verlor, erzählt sie im Gespräch mit brutkasten.
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Eva Egg ist Co-Founderin und CEO von Scripe. | © Screenshot/LinkedIn

„Letzte Woche haben wir 100.000 Euro in weniger als 24 Stunden verloren“, schreibt die Tirolerin Eva Egg, CEO und Co-Founderin von Scripe, auf LinkedIn. Mit der Plattform des Berliner Startups können Privatpersonen und Unternehmen mithilfe von Künstlicher Intelligenz „authentische LinkedIn-Beiträge“ erstellen. Erst Ende vergangenen Jahres konnte Scripe eine sechsstellige Finanzierungsrunde verkünden. Innerhalb von sieben Monaten sei es gelungen, einen Annual Recurring Revenue (ARR) von 500.000 Euro zu erzielen. Zudem ging kürzlich das neue Produkt Scripe 2.0 an den Start – brutkasten berichtete.

Doch der Alltag eines Startups ist selten frei von Rückschlägen. Wie es passieren konnte, dass Scripe in kürzester Zeit einen sechsstelligen Betrag verlor, erzählt Egg im Gespräch mit brutkasten.

Spezieller Code

Der Auslöser: das „Microsoft for Startups“-Programm. „Das ist passiert: Vor sechs Monaten sind wir dem ‘Microsoft für Startups’-Programm beigetreten“, fängt Egg an zu erzählen. Das Versprechen: 125.000 Euro in Form von Credits, die für Azure-Dienste und verschiedene KI-Modelle verwendet werden können. Die Gutschriften werden jedoch nicht auf einmal, sondern etappenweise ausgezahlt. „Gibt man 2.500 Euro aus, erhält man 5.000 Euro in Credits. Erreicht man den nächsten Meilenstein, erhält man mehr“, so die Co-Founderin.

Scripe setzte daraufhin die gesamte Infrastruktur auf Microsoft Azure auf. Dann folgte eine kleine Überraschung: „Von einem Tag auf den anderen änderten sich die Regeln: Keine Credits mehr, außer du hast einen speziellen Investor-Referral-Code. Also haben wir jeden VC/Investor/Accelerator in unserem Netzwerk angerufen, um diesen Code zu bekommen. Niemand hatte einen“, schildert Egg im Posting. Vor allem in Europa sei dieser Code offenbar kaum verbreitet oder nur schwer zugänglich.

Bisher konnte Scripe 25.000 Euro in Form von Credits nutzen, die verbleibenden 100.000 Euro sind durch die plötzliche Anpassung der Bedingungen „rein theoretisch verloren“, so Egg.

Risiken einkalkulieren

Solche unvorhergesehenen Wendungen seien für Startups keine Seltenheit. „Es passiert schon manchmal, dass sie mit Programmen starten und bisschen overpromisen“, sagt Egg, betont jedoch, dass dies nicht unbedingt auf das betreffende Programm zutreffe. Der Vorfall zeige, wie wichtig es sei, nicht allein auf externe Programme oder Förderungen zu bauen. „Man muss immer mögliche Risiken einkalkulieren und nicht das ganze Budget davon abhängig machen“, rät Egg im Gespräch mit brutkasten.

Die 100.000 Euro schmerzen, existenzbedrohend seien sie jedoch nicht. „Es bringt uns jetzt nicht um. Es ist einfach nur so, wenn du 10.000 Euro mehr im Monat hast, macht es mehr Spaß. Dann kann man andere Dinge wie verstärktes Marketing damit machen“, sagt Egg. Scripe hofft nun weiterhin, doch noch über einen Investor-Referral-Code an die fehlenden Credits zu gelangen.

Scripe plötzlich offline

Doch damit nicht genug an Rückschlägen für eine einzige Woche: „Unser Datenbankanbieter ist in derselben Woche abgestürzt. Scripe war plötzlich offline“, erzählt Egg. Die Ursache war nicht leicht zu finden. „Wir haben relativ lange den Fehler gesucht, bis wir dann eben drauf gekommen sind, dass unser Datenbank-Provider einen Fehler gemacht hat. Wir konnten den Fehler nicht selbst lösen.“ Der Vorfall verdeutliche die Abhängigkeit von Drittanbietern – gerade für junge Unternehmen, die nicht alle technischen Lösungen inhouse entwickeln können. Immerhin: Der Anbieter behob das Problem und entschuldigte sich mit einer Gutschrift über 150 Euro. Scripe hat daraus Konsequenzen gezogen und ein Fallback-System eingerichtet – zumindest dort, wo es mit den Ressourcen möglich ist.

Abschließend richtet Egg folgende Worte an ihre LinkedIn-Community: „Ich teile das nicht wegen Drama oder um mich zu beschweren. Sondern weil das einfach eine normale Woche war. In jedem Startup, das ich kenne, brennt ständig irgendwo etwas. So sieht echtes ‚Building‘ aus. Chaotisch, unvorhersehbar, aber trotzdem lohnenswert.“

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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