LONDON (IT BOLTWISE) – Honeyjar bringt KI-Funktionen in den PR-Workflow, um Texte für Ankündigungen zu erstellen, passende Journalistinnen und Journalisten zu finden und Chancen für Speaker-Slots zu identifizieren. Im Fokus steht dabei nicht nur die Generierung von Pitches, sondern ein durchgängiges Zusammenspiel aus Kontext, Strategie und Timing. Das Startup will außerdem den menschlichen Anteil im Prozess erhalten, indem Nutzer Inhalte selbst veröffentlichen müssen. Gleichzeitig wird die KI über ein „Comms Lab“ auf professionelles Urteilsvermögen trainiert, damit sie auch weiß, wann ein Unternehmen noch nicht bereit ist.
Honeyjar will PR-Teams und kommunikationsaffine Gründerinnen und Gründer dabei helfen, den Weg von der ersten Idee bis zum passenden Medienkontakt schneller und strukturierter zu gehen. Ausgangspunkt ist eine Kernbeobachtung aus der Kommunikationspraxis: Viele gute PR-Abläufe scheitern nicht an einzelnen Formulierungen, sondern an der Frage, wann man etwas sagt, an wen genau man es adressiert und wie man die eigene Position im richtigen Kontext platziert. Genau an dieser „Prozesslogik“ setzt das Startup an und beschreibt seine Lösung als Automatisierung von Arbeitsschritten, die bislang stark von Erfahrung und Bauchgefühl abhängen.
Technisch betrachtet adressiert Honeyjar zunächst konkrete Tätigkeiten, die in PR-Projekten regelmäßig wiederkehren: das Verfassen von Ankündigungen, das Erstellen von Vorschlägen für Pitch-E-Mails, das Finden relevanter Journalistinnen und Journalisten sowie das Zusammenstellen von Media-Listen. Dazu kommt eine datengetriebene Komponente für die laufende Beobachtung von Nachrichten und Social-Media-Signalen, um Berichterstattung zu verfolgen und zeitlich passende Anknüpfungspunkte zu „surfacing“. Die Produktlogik zielt damit auf eine Pipeline ab, die von Recherche und Kontextaufbereitung bis zur Auswahl von Gelegenheiten reicht.
Marktseitig ist der Ansatz bemerkenswert, weil er direkt in eine Phase fällt, in der Redaktionen bereits heute von PR-Pitches überflutet werden. Laut den Aussagen von CEO Michelle Masek entsteht ein zusätzlicher Spannungsbogen, wenn KI-gestützte Texte massenhaft die Posteingänge füllen: Honeyjar setzt deshalb stärker auf Kontrolle durch den Menschen. Der Entwurf einer E-Mail oder eines Social-Media-Posts kann zwar in einer gewünschten Tonalität entstehen, aber die Veröffentlichung bleibt an den Nutzer gebunden. Damit versucht das Unternehmen, eine Grenze zu ziehen zwischen „Entlastung beim Schreiben“ und der Automatisierung von ungewollten, schlecht abgestimmten Sendungen.
Besonders zentral ist für Honeyjar das Thema „Judgment“ – also das professionelle Urteilsvermögen, das in der Kommunikationsarbeit oft schwer messbar ist, aber entscheidend wirkt. Chief Communications Officer Nadia Jamshidi beschreibt es als Fähigkeit zu erkennen, was getan werden sollte, was man besser lässt, wann man aktiv wird und wie man auf die Lage reagiert. Aus dieser Perspektive ist nicht nur die Auswahl von Journalisten wichtig, sondern auch das Verständnis von Unternehmenszielen und Prioritäten sowie die Einordnung dessen, was intern und extern gerade passiert. Das „Comms Lab“ dient dabei als breiteres Trainingsprogramm, um das Produkt auf Muster und Entscheidungen anderer PR-Profis zu kalibrieren.
Auch organisatorisch positioniert sich Honeyjar nicht als Ersatz für PR-Dienstleister, sondern als Beschleuniger. Masek betont, dass die Gründer das Tool zunächst selbst bauen wollten, um den eigenen Arbeitsalltag besser zu unterstützen. Das Ziel ist, PR-Firmen und Inhouse-Teams effektiver zu machen, ohne dass einzelne Praktiker zusätzliche „Skalierungskosten“ tragen müssen, wenn sie einen dritten Kunden übernehmen. Für Nutzerinnen und Nutzer bedeutet das eine andere Kosten- und Kapazitätslogik als bei reinen Textgeneratoren: Statt immer neue Inhalte vollständig neu zu erstellen, soll die KI die Umgebung strukturieren, die Recherche vorverdichten und die anschließende Freigabe erleichtern.
In der frühen Traktion nennt das Startup konkrete Signale für die Nachfrage: Beim Start der Warteliste seien laut Masek innerhalb von 24 Stunden 10.000 Anmeldungen eingegangen. Zu den Beta-Testerinnen und -Testern zählen Nextdoor, ein Tech-Startup aus dem Bereich Robotik sowie ein Investor-Programm, zusätzlich werden auch Agenturen wie Mission North und Full Picture genannt. Für Unternehmen ergibt sich daraus eine praktische Frage: Wie schnell lassen sich mit einem solchen System aus Rohdaten belastbare Kommunikationsentscheidungen machen, ohne an Qualität zu verlieren? Honeyjar deutet an, dass das System in Einzelfällen sogar davon abraten könnte, wenn eine Firma nach den erlernten Mustern noch nicht „ready for coverage“ ist.
Für die Redaktionsebene bleibt dennoch die Herausforderung bestehen, die Jamshidi indirekt adressiert: Glaubwürdige Pitches entstehen nicht nur durch korrekte Namen und ansprechende Formulierungen, sondern durch klare Relevanz und die passende Timing-Logik. Wenn eine KI dabei hilft, die richtigen Signale zu finden und Entwürfe auf den Unternehmenskontext auszurichten, kann sie die Qualität in den Posteingängen erhöhen – vorausgesetzt, Nutzer nutzen die Vorschläge bewusst und bleiben beim finalen Schritt verantwortlich. In einer Zeit, in der KI-Tools überall verfügbar werden, wird genau diese Kombination aus Prozessautomation und menschlicher Freigabe zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal.
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