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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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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