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31.05.2023

Brightmind.AI: „Österreich ist das beste Land für Förderungen“

86 Milliarden Hirnzellen, 20 Millionen unzufriedene Migränepatient:innen in den USA und Europa und ein Haarreifen als Lösung? Was hinter der KI-Behandlung von Migräne steckt und warum Österreich für MedTech- und KI-Startups als optimaler Wirtschaftsstandort gilt, erzählen Brightmind.AI CSO Tamara Gerbert und CEO Florian Lerchbammer-Kreith.

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Das steckt hinter Brightmind.AI

Brightmind.AI ist das MedTech-Startup, das einigen Branchenkenner:innen schon ein Begriff ist. Ein neunköpfiges Team arbeitet im ersten Wiener Gemeindebezirk an einem Medizinprodukt zur Behandlung von Migräne. Genauer: Das Mobile Device von Brightmind.AI ermöglicht in Form eines Kopfhörers eine nicht-invasive Hirnstimulation, konkret die Stimulation mit elektromagnetischen Impulsen und der Messung von EEG-Signalen der 86 Milliarden menschlichen Hirnnerven.

Das Ziel: Migräneattacken vorherzusagen und zu verhindern. In ihrer Karriere habe Neuro-Ingenieurin Tamara Gerbert nämlich erkannt, dass sich nicht-invasive Hirnstimulation als hocheffektiv, bislang aber als benutzerunfreundlich erwiesen hat. Dies möchte Gerbert ändern: Mit Brightmind.AI setzt sie Künstliche Intelligenz zur Datenverarbeitung ein, um den Hirnstamm von Migränepatient:innen zu analysieren, Stimulationsparameter auszuwerten und Migräneattacken vorherzusagen.

Brightmind.AI arbeitet jedoch nicht nur an jener Künstlichen Intelligenz, die die elektrische Hirnfrequenz von Patient:innen richtig interpretieren kann, sondern auch an einer prototypischen Hardware in Form von Over-Head-Kopfhörern, um das Produkt alsbald auf den Markt zu bringen. Der Zielmarkt: Die USA. Denn dort herrsche, den Gründer:innen zufolge, unvergleichliches Interesse an nicht-invasiver Hirnstimulation.

„Wir wären überall hingegangen, aber haben Wien gewählt“

Florian Lerchbammer-Kreith, CEO und Co-Founder, war ehemals als Unternehmensberater im Medizin-Technik-Bereich tätig. 2022 begab er sich mit Co-Founderin Gerbert auf die Suche nach einem Startup-freundlichen Wirtschaftsstandort. Trotz des US-amerikanischen Zielmarkts entpuppte sich ein klarer Standortsieger, nämlich Österreich:

“Wir sind hochmobil, unser primärer Zielmarkt sind die USA. Erst im zweiten Schritt wollen wir uns auf Europa fokussieren.” Kommerziell sei Europa vorerst also zweitrangig. Dennoch hat sich das Startup in Wien angesiedelt. “Wir haben gewusst, wir bauen DeepTech Hardware. Wir brauchen dafür also viel finanzielle Unterstützung vorab. Und die bekommt man am besten am Wirtschaftsstandort Österreich”, erzählt Lerchbammer-Kreith.

„Österreich ist das beste Land für Förderungen“

“Das klingt jetzt eigenartig, aber wir sind wegen dem Geld hier”, so der Co-Founder. Neben finanzieller Förderung und Kostenminimierung sei es auch die interorganisationale Unterstützung, die Gerbert und Lerchbammer-Kreith mit Brightmind.AI nach Österreich geholt habe: “Österreich hat sehr gutes Talent, was MedTech und Künstliche Intelligenz betrifft. Im Vergleich zu anderen Ländern haben wir hier niedrige Kosten und ein extrem unterstützendes Ökosystem.”

“Als Österreicher bin ich doppelt glücklich über die Situation”, erklärt der Co-Founder weiter. “Zum einen, weil wir als Startup in der Lage sind, von diesem Netzwerk zu profitieren. Zum anderen, weil das bedeutet, dass wir hier die Innovation vorantreiben.” Nach einem intensiven Evaluationsprozess darf Brightmind.AI unter anderem eine Förderung der Austria Wirtschaftsservice GmbH (aws) in Anspruch nehmen.

„Die aws schenkt nichts, sie will Innovation unterstützen“

Das Förderungsportfolio ist in Österreich zwar groß, einfach lassen sich Förderungen jedoch nicht ergattern, so Lerchbammer-Kreith: “Die aws hat uns klar vermittelt, dass sie ihre Fördergelder nicht verschenkt. Wir hatten das Gefühl, dass sie Innovation unterstützen will.”

Im Rahmen des aws Förderprogramms habe Brightmind.AI ausgiebiges Feedback von einem Fachjury-Panel bekommen, so Gerbert. Auch die intensive Vernetzung mit Expert:innen und konstruktives Feedback habe die Gründer:innen bei der Entwicklung ihres Unternehmens unterstützt: “Wir hatten viele Content-Sessions, im Rahmen derer sich aws Expert:innen intensiv mit unserer Technologie beschäftigt haben. Sie gaben uns konstruktives Feedback und anregenden Input, vor allem im Datenschutzbereich”, so Co-Founderin Gerbert.

Daten und Defensibility: Darauf müssen KI-Startups in der Entwicklung achten

Neben finanzieller und inhaltlicher Unterstützung, wie jener der aws, brauchen Startups wie Brightmind.AI vor allem Daten und Defensibility. Gründer Lerchbammer-Kreith rät Startups im Entwicklungsprozess dazu, sich vor allem designtechnisch nach Daten umzusehen: “Die wichtigste Frage ist: Wie komm ich zu guten Daten, die sonst niemand hat?”

“Tamara und ich haben uns vor einem Jahr kennengelernt und vor der tatsächlichen Unternehmensgründung viel nachgedacht und Zeit in unseren Business Plan investiert”, so Lerchbammer-Kreith. “Auch ganz wichtig: Bereits vor der Startup-Gründung solltest du Expert in the Field sein. Wenn du keiner bist, geh auf die Suche nach Leuten, die es sind. So wie ich auf die Suche nach Tamara gegangen bin.”

Co-Gründerin und CSO Gerbert rät Startups indes, bereits existierende Technologie smart anzuwenden. “KI lernt von Daten. Wenn man selbst eine smarte KI entwickeln möchte, will man gegebenenfalls auf andere Technologien aufbauen. Damit das wiederum funktioniert, braucht man Daten, zu denen andere keinen Zugang haben”, so die Neuro-Ingenieurin. Nur so könne man nachhaltig Defensibility, also Nachhaltigkeit im Geschäftserfolg, aufbauen.

“Mein zweiter Tipp: Dein Produkt braucht den richtigen Market Fit. Wenn du eine Idee hast, spreche mit den Leuten und frag sie, was sie brauchen, sodass du am Ende auch wirklich das entwickelst, was gebraucht wird”, erklärt Gerbert weiter. “In unserem Fall stellen wir uns die Frage: Wie schaffen wir es, dass Leute unser Mobile Device aufsetzen? Die Antwort: Wir sagen Migräneattacken vorher”, sagt Lerchbammer-Kreith.

„Wir lernen von der realen Welt“

Neben Problem und Lösung arbeiten die beiden Gründer:innen an kontinuierlicher Verbesserung: “Es ist im Vergleich zur Pharma wirklich schön mit der KI: Wir können ganz leicht kleine Änderungen vornehmen und andere Stimulationszeitpunkte programmieren. So können wir unsere Technologie leichter optimieren als beispielsweise die Pharmaindustrie ein Medikament”, erklärt Gerbert. “Wenn wir nicht die ganze Zeit besser werden, werden wir nicht Market Leader bleiben. Was uns von anderen abhebt, das ist das Dazulernen mit der Zeit und in der realen Welt.”

Produkt für Home Use von 8 Millionen Patient:innen geplant

Geplant ist der Verkauf von Brightmind.AI in den USA als Erstmarkt frühestens im Jahr 2025. “Zehn Prozent der Menschen in den USA haben Migräne, 25 Prozent davon sind unzufrieden. Das sind in unserem Zielmarkt knapp acht Millionen Menschen”, erklärt CEO Lerchbammer-Kreith. Dass die Technologie funktioniert, will Brightmind.AI im Sommer 2023 demonstrieren: Im Rahmen einer eigens durchgeführten Studie will das Team mit ihrer KI-basierten Hirnstimulation mindestens 50 Prozent der Mirgäneattacken von Proband:innen verhindern.

Für die Zukunft plant Brightmind.AI die Auslagerung der Hardware-Produktion: “Den Prototypen in Form des Kopfhörers bauen wir in der Entwicklungsphase selbst. Unser Ziel ist es, die Lesefunktion der KI-Spiralen unserer Devices in funktionale, markttaugliche Köpfhörer einzubauen”, erklärt Gerbert. Das Produkt soll schlussendlich einfach im Home Use anzuwenden sein – und zwar unter dem Motto: Headset statt Krankenhaus.

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Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll.

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“

Deal-Screening statt Deal-Sourcing

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen.

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen.

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen.

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann.

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“.

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.”

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