06.11.2017

Genspeed: 3 Mio Euro Investment für Mühlviertler Biotech-Startup

Genspeed hat ein kompaktes Schnelltestsystem für Vor-Ort-Diagnostik entwickelt. Es ist das bislang größte Investment, das die i2 Business Angels-Initiative der Austria Wirtschaftsservice Gesellschaft (aws) vermittelt hat.
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(c) Der Brutkasten / Philip Hofmacher: Viktor Pasquali (aws) und Genspeed-CEO Max Sonnleitner

Wenn ein Zahnarzt bei einem Patienten Verdacht auf Parodontitis hat, muss er eine Abstrichprobe im Mundraum entnehmen. Die wird ins Labor geschickt. Die Ergebnisse kommen nach fünf bis zehn Tagen zurück. Ist der Befund positiv, muss ein neuer Arzttermin vereinbart werden – die langen Termin-Wartezeiten bei Dentisten sind bekannt. Erst dann kann eine Antibiotika-Therapie, die auf den verantwortlichen Keim abgestimmt ist, beginnen. “Mit unserem System dauert der Testvorgang 20 Minuten. Eine gezielte Therapie kann noch am selben Tag beginnen”, sagt Genspeed-Co-Founder und CEO Max Sonnleitner. “Es ist aber nicht einfach ein Schnelltest, wie Streifentests. Die Ergebnisse sind so genau, dass das Labor obsolet wird”, erklärt der Gründer.

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Bislang größtes Investment über aws i2 Business Angels

Die Parodontitis-Diagnose ist einer von zwei Usecases, mit denen Genspeed momentan mit seinem Toaster-großen Schnelltestsystem am Markt ist. Auch mit der schnellen Diagnose von resistenten Krankenhaus-Keimen will das Startup aus Rainbach im Mühlkreis (Oberösterreich) punkten. “Potenziell können wir damit alle viralen und bakteriellen Infektionen im entsprechenden Abstrichmaterial feststellen”, sagt Sonnleitner. An weiteren Usecases werde bereits gearbeitet. Ganze drei Millionen Euro konnte das Startup, das als Management Buyout aus dem Unternehmen Greiner Bio-One hervorgegangen ist, aufstellen. Gelungen ist das über die i2 Business Angel-Initiative der aws. Es ist das bislang höchste Investment über dieses Programm.

“Mehrheit der nennenswerten Investoren Österreichs”

Investiert hat die EOSS Industries Holding GmbH. Sie ist eine von 270 Investoren, die bei aws i2 Business Angels bereits teilnehmen. “Bei uns werden jährlich etwa 600 Projekte eingereicht. Nach einer umfassenden Potentialanalyse, werden davon ca. 60 Projekte den rund 270 Investoren vorgestellt”, erklärt Viktor Pasquali von der aws. Die Projekte werden dabei anonymisiert. “Einer der Investoren könnte ja der Noch-Chef des Gründers sein”, erklärt Pasquali die Maßnahme. Man unterliege zudem Bestimmungen, die jenen des Bankgeheimnisses entsprächen. Die Liste der Business Angels ist nicht öffentlich, dürfte aber jedenfalls viele große Namen enthalten. “Wir können sagen, dass die Mehrheit der nennenswerten Investoren Österreichs bei uns gelistet ist”, sagt Pasquali. Eine Investoren-Vorauswahl wird nicht getroffen. Alle Projekte gehen stets an jeden der registrierten Investoren. Sonnleitner hat davon profitiert: “EOSS hat bislang nicht in der Diagnostik-Branche investiert. Sie hätten unsere Angebot vielleicht gar nicht bekommen, wenn vorher eine Auswahl getroffen worden wäre.”

Seit 2009 bei Greiner entwickelt

Für Sonnleitner sei die Anonymität auf seiner Seite nicht notwendig gewesen, sagt er. Der Buyout aus der Greiner Gruppe war bereits beschlossene Sache, als das Projekt im Sommer 2016 aws i2 Business Angels vorgestellt wurde. Ohne die Vorarbeit, die er und sein Team innerhalb des Konzerns seit 2009 geleistet hatten, wäre der Start von Genspeed übrigens gar nicht möglich gewesen, erzählt Sonnleitner. “Alleine die Zertifizierung dauert mehrere Jahre. Von der Entwicklung nicht zu sprechen. Als Startup hätten wir das so nicht stemmen können”, erklärt er.

Cartridges und Chips: Umsätze über Verbrauchsartikel

Vorerst fokussiere man nun auf Zahnärzte und Krankenhäuser als Kunden. In einem nächsten Schritt sollen etwa Tests für die Veterinärmedizin folgen. Mit Anschaffungskosten von rund 3000 Euro ist das Testgerät auch für kleinere Praxen leistbar. Dauerhaft will Genspeed nicht über den Geräteverkauf, sondern über die Verbrauchsartikel seine Umsätze generieren. Nachbestückt werden muss eine Cartridge mit drei biochemischen Reagenzien. Diese werden beim automatischen Testdurchlauf in einen mikrofluidischen Kunststoff-Chip durch ein patentiertes Verfahren eingespritzt. Für jeden einzelnen Test ist ein Kunststoff-Chip mit je sieben Teststreifen notwendig, die verschiedene Parameter abdecken. Diese Chips kommen, je nach Anwendung, im Verkauf an Ärzte auf etwa 15 bis 30 Euro pro Stück. Damit läge man zwar über den gängigen Laborkosten, “dafür sind wir viel schneller und gerade für Akutparameter ist dadurch eine schnellerer Therapiestart möglich”, sagt Sonnleitner.

“Zu jedem Therapeutikum ein Diagnostikum”

Für die Zukunft hat der Gründer große Pläne. Vorstellen kann er sich sein Gerät etwa in der Schnelldiagnostik von Tropenkrankheiten wie Malaria direkt vor Ort. Auch individualisierte und Gender-Medizin werde ein immer größeres Thema. “Es gilt mehr und mehr: Man braucht zu jedem Therapeutikum ein Diagnostikum. Wir wollen dazu beitragen, dass Medikamente immer stärker an die genauen Voraussetzungen der Patienten angepasst werden können”, sagt Sonnleitner. Nun soll es stetig vorangehen: “Die Entwicklung eines neuen Tests dauert etwa sechs Monate. Die klinische Studie dauert nochmal so lange.”

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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