15.10.2019

contextflow: VCs aus London und Barcelona für Wiener AI-MedTech

Das MedUni und TU Wien-Spinoff contextflow holt sich Kapital von den Bestandsinvestoren APEX Ventures und IST Cube sowie von Crista Galli Ventures (London) und Nina Ventures (Barcelona).
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contextflow
(c) contextflow: Das contextflow-Team

2016 als Spinoff der MedUni Wien und der TU Wien gegründet, hat sich das Wiener Startup contextflow auf die Deep Learning-basierte Bild-Analyse in der Radiologie spezialisiert. Ärzte können die Software heranziehen, um – derzeit nur im Bereich Lungen-CT – treffsicherere Diagnosen durchzuführen. “Es braucht dadurch keine zeitaufwändige und frustrierende Suche in verschiedenen Websites und Büchern mehr, um die gewünschten Informationen zu finden”, erklärt Markus Holzer, Co-Founder und CEO von contextflow. Die Technologie von contextflow analysiere und lerne aus weit mehr Bildern, als ein Radiologe in seinen normalen Arbeitszeiten je zu sehen bekomme.

+++ aktuelle Investments im brutkasten-Ticker +++

Zweite Finanzierungsrunde mit Neuinvestoren aus London und Barcelona

Nun sicherte sich das Wiener Startup nach einer mittleren sechstelligen Seed-Runde im Frühjahr 2018 ein weiteres Investment. Den Lead übernahm Bestandsinvestor APEX Ventures, das gerade einen eigenen Digital Health-Fonds aufbaut. Neben dem zweiten Bestandsinvestor IST Cube sind die VCs Crista Galli Ventures (London) und Nina Ventures (Barcelona) neu hinzugekommen. Über die investierte Summe wurden keine Angaben gemacht. Auf Basis der Investment-Historie kann von einem siebenstelligen Betrag ausgegangen werden.

contextflow: Kapital fließt in Zertifizierung und POCs

Man werde das neue Kapital nutzen, um die CE-Zertifizierung zu erhalten und den internationalen Proof of Concept (POCs) zu beschleunigen, heißt es vom Startup. Derzeit seien POCs mit sieben Kliniken in Deutschland, Österreich, den Niederlanden und Kroatien in Arbeit, bevor im kommenden Jahr in andere internationale Märkte ausweiten wolle.

“Für uns hat dieses Unternehmen alles”

“Für uns hat dieses Unternehmen alles: ein mitdenkendes und ehrgeiziges Team, einen unbedingten und aktuellen Need, eine Deep-Tech-Lösung, die als Reaktion auf diesen Bedarf entwickelt wurde und einen großen und glaubwürdigen Datenbestand nutzt, und ein Geschäftsmodell, das auf einem sehr differenzierten Verständnis der Funktionsweise des Systems aufbaut”, kommentiert Marta-Gaia Zanchi, Gründerin und Managing Partner bei Nina Capital.

⇒ Zur Page des Startups

Archiv: contextflow (u.a.) im brutkasten-Video-Talk

Live von der AVCO und weXelerate SELECTION NIGHT mit den Gewinnern Markus Holzer und Julie Sufana von Contextflow, Tore Meyer von 4tiitoo GmbH bzw. NUIA – The Future of Computer Interaction und Harald Nitschinger von Prewave.

Gepostet von DerBrutkasten am Montag, 3. Juni 2019

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