Das sind die Sieger:innen des Innovator of the Year 2023

Mit dem "Innovator of the Year" zeichnen wir jedes Jahr gemeinsam mit unserer Community die innovativsten Köpfe des Landes aus. Für 2023 stehen nun offiziell die Sieger:innen in den drei Kategorien "Newcomer", "Startups" und "Scaleups" fest.

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Die brutkasten-Community hat abgestimmt. Das Voting zum Innovator of the Year 2023 ist somit offiziell geschlagen und die Sieger:innen stehen fest. Von Anfang Dezember bis einschließlich 7. Jänner konnten Leser:innen in den ingesamt drei Kategorien Newcomer, Startups und Scaleups ihre Favorit:innen wählen. Jede:r User:in hatte eine Stimme und es konnte einmal pro Tag und Kategorie abgestimmt werden. Pro Kategorie gab es zehn Nominierte, die zuvor aufgrund ihrer Innovationskraft von der brutkasten-Redaktion ausgewählt wurden. Hier ein Überblick über die Sieger:innen der jeweiligen Kategorien.

Newcomer: Martin Schneglberger | blankmile
Startups: Johanna Kivalo | The Impressive Company
Scaleups: Richard Ljuhar | Image BiopsyLab

Der “Innovator of the Year“ erhält ein brutkasten Medienvolumen in Höhe von 4.100 Euro, das auch an eine gemeinnützige Organisation überreicht werden kann. Nachdem das Voting nun offiziell beendet ist, möchten wir euch hiermit nochmals die einzelnen Sieger:innen der drei Kategorien vorstellen, die 2023 mit ihrer besonderen Innovationskraft aufgefallen sind.

Sieger „Newcomer“: Martin Schneglberger | blankmile

Blankmile ist ein oberösterreichisches Startup, das mit seiner Anwendung die Ferndiagnose im Service- und Handwerksbereich für beide Seiten einfach und praktikabel machen möchte. Dabei arbeitet das Unternehmen, das von Martin Schneglberger (CEO), Dominik Reichinger (CTO), Andreas Holzapfel (COO) gegründet wurde, mit einem multifunktionalen Video-Call zwischen Expert:in und Kund:in. Fortan weisen Fachleute ihre Kund:innen via Call an und zeigen ihnen wo die Smartphone-Kamera hingehalten werden soll. Zusätzliche Erleichterung für beide Seiten bietet zudem die Möglichkeit Markierungen direkt im Bild zu erstellen. Dann können Fotos oder Videos gemacht werden, was etwa auch für akustische Diagnosen sehr nützlich sei. Zudem können während des Vorgangs Notizen gemacht werden. Am Ende erfolgt die Ausgabe als pdf, die auch einem Kostenvoranschlag beigelegt werden kann. Im Durchschnitt sollen so 70 Kilometer Anfahrtsweg erspart und etwa 25 Kilogramm CO2 eingespart werden.

Siegerin „Startups“ | The Impressive Company | Johanna Kivalo

Ursprünglich hatten sie sich auf Videos und Space- Escape Games spezialisiert. Aus der Faszination für den Weltraum wurde aber schnell mehr: Mittlerweile hat sich The Impressive Company mit Solutions Architect Johanna Kivalo und CEO Nikodemus Wagner zu einem Space-Tech-Unternehmen entwickelt. Die automatisierten Analysen des Startups beschreiben das Weltall als voll von kaputten Satelliten, Raketenresten und Trümmern. Und sie zeigen: Der Müll vermehrt sich. Im Sinne der Space Sustainability überwacht das Unternehmen den Weltraumverkehr, minimiert potenzielle Kollisionen und somit Gefahren für die Erde. Gemeinsam mit der EU und der European Space Agency (ESA) arbeitet es daran eine Datengrundlage für neue Regulierungen zu schaffen – gut für die Umwelt und schlecht für den Weltraummüll.

Sieger Kategorie „Scaleups“ | Richard Ljuhar | ImageBiopsy Lab

Schon lange vor dem von ChatGPT ausgelösten neuen Hype rund um künstliche Intelligenz (KI) galt ImageBiopsy Lab als eines der heimischen Vorzeigeunternehmen im Bereich KI. Das Wiener Scaleup ist seit 2016 aktiv und nutzt künstliche Intelligenz für Diagnosen in der Medizin. CEO Richard Ljuhar hat das Unternehmen gemeinsam mit Christoph Götz und Philip Meier gegründet. Dieses Jahr verzeichnete ImageBiopsy Lab einen weiteren Meilenstein: Squirrel, ein Software-Tool des Scaleups zur Erkennung von Wirbelsäulenerkrankungen, erhielt eine Zertifizierung nach der EU-Medizinprodukteverordnung – und damit die Zulassung für den europäischen Markt.

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Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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