SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Taste Labs stellt seine Idee in den Mittelpunkt, KI nicht nur „gut aussehen“ zu lassen, sondern Qualität systematisch messbar zu machen. Das Startup sammelt dafür kuratierte Präferenzdaten über ein Netzwerk von rund 1.000 Tastemakers. Ziel sind Taxonomien für visuelle Gestaltung, angefangen bei Produkt-Websites, die später auf Text und Medien ausgeweitet werden sollen. Mit einer Brand-API will das Unternehmen Design-Regeln aus Markenextrakten ableiten und bei der Generierung ein Mindestmaß an Konsistenz erzwingen.
Wer heute KI für kreative Aufgaben einsetzt, landet häufig bei Ergebnissen, die zwar technisch plausibel wirken, aber in der Wahrnehmung der Zielgruppe „verfehlen“: zu generisch, zu beliebig, manchmal auch schlicht stimmungsfremd. Genau an dieser Lücke setzt Taste Labs an. Das Startup mit 18,5 Millionen US-Dollar Venture-Capital will ausgerechnet das Problem „Slop“ adressieren, das entsteht, wenn Modelle zwar Muster in großen Datensätzen erkennen, jedoch keine belastbaren Kriterien dafür haben, welche Bestandteile wirklich gut sind und welche nur statistisch nach „durchschnittlich“ aussehen. Die Grundannahme lautet dabei nicht, dass Kreativität durch Regeln vollständig ersetzt werden kann, sondern dass gute Gestaltung eine Form von Mustererkennung ist, die sich mit geeigneten Taxonomien besser anleiten lässt.
Technisch betrachtet verschiebt Taste Labs den Schwerpunkt weg von der reinen Generierung hin zu Bewertung und Strukturierung. Laut CEO Thais Castello Branco produziert KI im subjektiven Raum oft Ausgaben, die „im Mittel“ landen: Sie sind weder klar falsch noch überzeugen durch Stil, Kontextgefühl oder konsistente Entscheidungen. Im Gegensatz zu objektiven Domänen wie dem Programmieren, in denen ein korrekter Output relativ eindeutig messbar ist, hängt Design, Creative Writing oder Fashion stark von Kultur, Situation und individueller Erwartung ab. Taste Labs begegnet dieser Herausforderung, indem es Qualität in mess- und beobachtbare Bausteine herunterbricht. Startpunkt sind visuelle Assets wie Produkt-Websites, Slide Decks und Broschüren; später sollen höhere Ebenen wie Copywriting, literarische Fiktion, Musik oder Cinematography folgen. Damit das funktioniert, baut das Unternehmen Taxonomien, die „gute“ Entscheidungen in Komponenten zerlegen und diese Komponenten wiederum mit Daten für trainierfähige Modelle verknüpfen.
Besonders interessant ist dabei das von Castello Branco beschriebene Vorgehen: Ein Netzwerk aus etwa 1.000 „Tastemakers“ trainiert KI darauf, was als gut gilt – und was nicht. Das ist im Kern eine Form von kuratierten Präferenzdaten, die den Modellen helfen, subjektive Entscheidungen nicht nur über „Textähnlichkeit“ oder „visuelle Plausibilität“ zu treffen, sondern über konsistente Bewertungslogik. In der Praxis bedeuten solche Bewertungsroutinen, dass Tastemakers nicht nur Endprodukte beurteilen, sondern die Qualität einzelner Elemente. Genau hier setzt auch die Rolle von Fachleuten an: Whitney Bolin, die unter anderem für Unternehmen aus dem Kreativ- und Markenbereich gearbeitet hat, beschreibt den Ansatz als Zerlegung von Design und Stil in messbare bzw. beobachtbare Komponenten wie Typografie, Motion, Farben oder Texturen. Diese Elemente lassen sich dann so bewerten, dass es mehr ist als ein simplifiziertes „Rating out of 10“. Wenn Tastemakers außerdem die Arbeit anderer Tastemakers prüfen, entsteht eine Art Qualitätskreislauf, der die Daten nach und nach schärfen soll.
Markt- und Branchenkontext liefert zusätzliche Einordnung. Taste Labs startet in einem Umfeld, in dem Design-Workflows bereits stark durch Tools wie Figma und durch neue KI-gestützte Programmier- und Gestaltungsschnittstellen beeinflusst werden. Statt also gegen den Trend „KI macht schneller“ anzukämpfen, adressiert das Startup die zweite Hälfte der Gleichung: Wie verhindert man, dass Geschwindigkeit zu Einheitsbrei führt? Castello Branco stellt dabei nicht den Anspruch, Menschen in kreativen Jobs zu ersetzen, sondern betont die Idee, technische Hürden zu senken. Wer nicht die Details des Website-Layouts oder der Architektur beherrscht, soll trotzdem zu einer höheren Ausführungsqualität kommen, ohne sich durch Prompting „ins Dunkle“ zu tasten. Für die Umsetzung bedeutet das: Modelle sollen aus einer Markenlogik heraus Entscheidungen ableiten können, etwa beim Platzieren von Textblöcken oder beim Wählen passender Typografie und Farbwerte. Im Vergleich zu reinen Generierungsansätzen versucht Taste Labs, die „Qualitätsdefinition“ von Anfang an in den Prozess einzuziehen.
Konkrete Produkte unterstreichen diesen Fokus. Das erste Angebot ist eine Brand API: Unternehmen können eine Marken-Website einbinden, woraufhin die API visuelle Komponenten extrahiert und systematisiert. Aus diesem Regelwerk lassen sich Vorgaben in Design-Workflows zurückspielen, damit neu generierte Grafiken innerhalb der Markenrichtlinien bleiben. Im Beispieltext wird deutlich, was dabei technisch gemeint ist: Ein Werbemacher könnte statt permanenten Prompt-Nachbesserungen auf eine API zugreifen, die etwa korrekte Farbtöne und Schriftentscheidungen konsequent unterstützt. Zusätzlich nennt Taste Labs eine Suchfunktion für „kohärente Brand Systems“, die aus einer sehr knappen Vorgabe eine konsistente Farbwelt ableiten soll. Für Unternehmen ist das vor allem dann relevant, wenn KI-Inhalte in Marketingprozessen entstehen, die mehrere Teams durchlaufen und Konsistenz über Kanäle hinweg erforderlich ist.
Auf der Organisations- und Umsetzungsseite setzt Taste Labs ebenfalls klare Signale. Das Unternehmen hat laut Angaben 30 Vollzeitmitarbeitende; ein Investor, der als Partner einer der Hauptfinanzierungsrunden genannt wird, spricht von „tens of millions“ Umsatz. Außerdem arbeitet Taste Labs nach eigenen Aussagen mit „most of the major frontier labs“ an Projekten, nennt aber keine Details. Solche Kooperationen passen zum Vorgehen, das nicht nur ein Modelltraining meint, sondern vor allem die Bereitstellung hochwertiger Bewertungssignale: Wer KI-Assessments in bestehende Pipelines integrieren will, braucht meist nicht nur ein einzelnes Modell, sondern robuste Datenflüsse, saubere Taxonomien und Bewertungslogik, die sich wiederholen lässt. Genau darauf zielt das Startup mit dem Zusammenspiel aus Tastemakern, Evaluationsmethoden und Systematisierung ab.
Für die Frage, wie weit man dabei in Richtung „AI ersetzt Kreative“ gehen sollte, bleibt die Antwort bewusst differenziert. Castello Branco argumentiert, dass niemand überall Experte werden muss, wenn KI helfen kann, technische Hürden zu überbrücken. Gleichzeitig betont Bolin, dass KI nicht die emotionale Intention und den Wert ersetzen könne, den Menschen in Inhalte einbringen. Diese Grenze ist in der Praxis wichtig: Selbst wenn KI einen „Mindeststandard“ einhalten kann, bleibt die Frage nach Zielgruppe, Haltung und kultureller Passung. Geschmack entwickelt sich zudem, wie Castello Branco und der im Text erwähnte Henry-James-Gedanke nahelegen: Erfahrung und wiederholtes Tüfteln sind nicht nur Nebensache, sondern Teil des kreativen Prozesses. Taste Labs versucht daher weniger, Geschmack von oben zu verordnen, sondern über eine große Vielfalt an Tastemakern die Bandbreite realer Präferenzen abzubilden. Damit rückt das Unternehmen eine konkrete Zukunftsvision in den Mittelpunkt: nicht Kopien, sondern Ausführungen, die deutlich näher an das gewünschte Qualitätsniveau heranreichen.
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