Rastock AI ist ein Metadaten- und Distributionstool für Contributor von Stockfotos und -videos. Es vereint KI-Metadaten-Generierung, die Durchsetzung der Richtlinien jeder Agentur, FTP-Massenübermittlung an 10 oder mehr Agenturen und Statusverfolgung pro Ziel in einem Workflow.
Das Geschäftsmodell ist bewusst einfach: ein festes Abo, keine Umsatzbeteiligung, kein Eigentumsanspruch an hochgeladenen Arbeiten und freier Export der Metadaten als IPTC, XMP oder CSV.
Rastock AI Inc is a member of Microsoft for Startups and of NVIDIA Inception, NVIDIA’s program for startups.
Rastock AI wurde von Stock-Anbietern für Stock-Anbieter gegründet. Wir kennen den Schmerz, stundenlang in Tabellenkalkulationen zu verbringen statt hinter der Kamera.
Für die Realität der modernen Stock-Erstellung entwickelt
Bis 2025 hatte die Stock-Content-Branche eine kritische Größenherausforderung erreicht. Marktplätze erhielten nie dagewesene Mengen an Bildern und Videos, doch die Werkzeuge zum Beschreiben, Strukturieren und Vorbereiten dieser Inhalte blieben weitgehend manuell, fragmentiert und veraltet.
Metadaten-Workflows hatten sich nicht im gleichen Tempo wie die Content-Erstellung weiterentwickelt, und jede
wollte dieselben Informationen in einer anderen Form.
Rastock AI wurde gegründet, um genau dieses Problem zu lösen.
Wir sahen eine wachsende Diskrepanz zwischen der heutigen Erstellung von Stock-Content und der Art, wie er für die Verbreitung vorbereitet wird. Kreative verbrachten mehr Zeit mit der Verwaltung von
als mit der Erstellung von Inhalten, während Bildagenturen Schwierigkeiten hatten, ihre Abläufe effizient zu skalieren.
Statt noch ein generisches Verschlagwortungstool zu entwickeln, konzentrierten wir uns darauf, den kommerziellen Stock-Kontext zu verstehen — wie Bilder und Videos tatsächlich bewertet, kategorisiert und in großen Marktplätzen angezeigt werden.
Rastock AI basiert auf einer speziell entwickelten KI-Engine, die für umfangreiche Stock-Workflows konzipiert wurde. Unser System analysiert visuelle Inhalte mit Fokus auf:
So können Kreative und Teams strukturierte, nutzbare Metadaten erzeugen, die zu
— und nicht nur zu einer oberflächlichen Objekterkennung.
Wo Rastock AI heute steht
Rastock AI funktioniert heute an zwei Stellen. Das Dashboard verarbeitet Dateien und überträgt sie per FTP in dem Format an Bildagenturen, das jede einzelne verlangt. Eine Browser-Erweiterung, veröffentlicht im Chrome Web Store, schreibt Metadaten direkt in die Upload-Seiten von Contributor von Adobe Stock, Shutterstock, Freepik und Depositphotos — kein Export, kein Kopieren und Einfügen.
Rastock AI wird von Microsoft for Startups unterstützt, mit der Förderung der Innovations- und Digitalentwicklungsagentur Aserbaidschans.
Rastock AI ist außerdem Mitglied von NVIDIA Inception, dem Programm von NVIDIA für Startups. Das Programm gibt uns Zugang zu NVIDIA-Entwicklerressourcen und Schulungen, während wir die nächsten Teile des Produkts entwickeln.
Heute unterstützt Rastock AI Fotografen, Videografen, kreative Teams und Bildagenturen, die in großem Umfang arbeiten und zuverlässige Automatisierung benötigen, um mit der wachsenden Nachfrage Schritt zu halten. Unsere Plattform ist darauf ausgelegt, Nutzer dabei zu unterstützen:
Rastock AI wurde für Kreative entwickelt, die die Stock-Produktion als ernsthaftes Geschäft sehen – nicht als Nebensache.
Wir sind überzeugt, dass Metadaten die Kreativität niemals ausbremsen sollten. Unsere Mission ist es, operative Hürden in Stock-Workflows zu beseitigen und Kreativen zu helfen, sich auf das zu konzentrieren, was sie am besten können: wertvolle, marktreife Inhalte zu produzieren.
Rastock AI entwickelt sich gemeinsam mit der Branche weiter, geleitet von den realen Anforderungen der Anbieter und praktischer Automatisierung – nicht von Hype.
Die Werte, die unsere AI leiten
Technologie ohne Ethik ist nur Code. Wir entwickeln mit einem klaren moralischen Kompass.
Die Köpfe hinter der Engine
Ein kleines Team aus Ingenieuren, Designern und Stock-Anbietern.
Bereit, Ihr Geschäft zu skalieren?
Schließen Sie sich Tausenden von Anbietern an, die mit Rastock AI bereits Zeit zurückgewonnen haben.
Wir entwickeln Werkzeuge, die menschliche Kreativität stärken, nicht ersetzen. Unsere AI übernimmt die Routine, damit Sie sich auf die Kunst konzentrieren können.
Ihre Daten gehören Ihnen. Wir nutzen Ihr privates Portfolio niemals ohne ausdrückliche Genehmigung zum Trainieren von Modellen – die vollständige Richtlinie finden Sie auf unserer Datenschutzseite.
Balash gründete Rastock AI, nachdem er jahrelang selbst ein Stock-Portfolio geführt hatte, bei dem der Engpass nie beim Fotografieren oder Bearbeiten lag — sondern beim Schreiben von Metadaten und beim Übermitteln der Dateien an jede Bildagentur im jeweils erwarteten Format. Er verantwortet die Produkt- und Unternehmensausrichtung und arbeitet direkt an den Teilen des Systems, mit denen Anbieter jeden Tag zu tun haben.
Elchin leitet Entwicklung und Infrastruktur. Sein Fokus liegt auf dem Teil der Plattform, den Anbieter nie sehen und auf den sie sich immer verlassen: der Pipeline, die Dateien verarbeitet, der Übertragungsebene, die jede Bildagentur über FTP erreicht, und dem Bereitstellungspfad, mit dem Korrekturen noch am selben Tag ausgeliefert werden, an dem sie geschrieben werden.
Yamen gestaltet die Oberfläche, mit der Anbieter arbeiten. Ihr Fokus liegt auf dem Workflow rund um große Mengen — Hunderte von Dateien prüfen, ohne den Überblick zu verlieren, vor der Einreichung zu verstehen, was jede Bildagentur akzeptiert, und das Produkt lesbar zu halten, wenn die Bibliothek wächst.
Alyssa kümmert sich darum, wie Rastock AI auftritt — die Positionierung, die Kampagnen und die Sprache auf der gesamten Website, im Blog und in den Social-Media-Kanälen. Ihre Arbeit sorgt für eine einheitliche Stimme gegenüber Anbietern, vom ersten Anzeigenmotiv, das sie sehen, bis zum Produkt, mit dem sie am Ende jeden Tag arbeiten.
Victor leitet die Modelle hinter den Metadaten. Seine Arbeit liegt eher in der Bewertung als in der Generierung: Er misst die Ergebnisse an den veröffentlichten Vorgaben der einzelnen Bildagenturen, verfolgt, wo Beschreibungen von dem abweichen, was tatsächlich im Bild zu sehen ist, und verbessert die Genauigkeit bei den Dateitypen, die Anbieter am häufigsten hochladen.