15.01.2026
DEEPTECH

Effizienz in der Industrie: Wie usePAT aus Wien Sensoren mit Ultraschall sauber hält

Das Wiener Startup usePAT steigert die Zuverlässigkeit von industriellen Messungen durch die Verwendung von speziellen Ultraschallfeldern. Die Technologie kommt in unterschiedlichsten Bereichen zum Einsatz – von der Wasseraufbereitung bis zum Bergbau in Australien. Wir haben mit den Gründern Stefan Radel und Georg Heinz über konkrete Anwendungen und die nächsten Wachstumsschritte gesprochen.
/artikel/effizienz-in-der-industrie-usepat
Das Gründerteam von usePAT | (c) usePAT

In vielen Industrieanlagen hängt die Effizienz an einem unscheinbaren Detail: an der Qualität der Messdaten. Werden Sensoren verschmutzt, liefern sie falsche Werte – und Prozesse laufen aus dem Ruder. Pumpen springen unnötig an, der Energieverbrauch steigt, Mitarbeitende müssen manuell eingreifen. Genau an dieser Schnittstelle setzt das Wiener Startup usePAT an, das 2018 als Spin-off der TU Wien von Stefan Radel, Georg Heinz, Christoph Gasser und Stefan Tauber gegründet wurde.

Einsatz der Technologie 

UsePAT entwickelt und vertreibt Ultraschall-Armaturen, die an bestehenden industriellen Sensoren angebracht werden. Sie halten die Messflächen im laufenden Betrieb sauber, reduzieren Störeinflüsse, wie Partikel oder Luftblasen, und sorgen dafür, dass Sensoren dauerhaft präzise und verlässliche Daten liefern. Zum Einsatz kommt die Technologie in unterschiedlichen Branchen – von Kläranlagen über den Bergbau bis hin zu Laborumgebungen in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie. Darüber hinaus kommt die Technologie auch in der Pharma- und Chemiebranche zum Einsatz.

„Dreckige Sensoren messen schlecht“, bringt Co-Founder Stefan Radel das Grundproblem auf den Punkt. Besonders in Kläranlagen werde das sichtbar, wo Sensoren dauerhaft im Medium betrieben werden und über lange Zeit zuverlässig funktionieren müssen. Müssen sie regelmäßig aus dem Prozess gezogen und manuell gereinigt werden, sei das nicht nur aufwändig, sondern bedeute auch zusätzlichen Personaleinsatz direkt an der Anlage.

Messung bei laufenden Betrieb

Entscheidend für effiziente und stabile Prozesse ist dabei nicht nur, was gemessen wird, sondern wie. Inline-Sensoren erfassen Messwerte direkt im laufenden Betrieb und liefern kontinuierlich aktuelle Daten aus der Anlage. Proben müssen dafür weder entnommen noch ins Labor gebracht werden – die Messung passiert dort, wo der Prozess tatsächlich abläuft. Genau diese unmittelbaren Daten sind die Grundlage dafür, Anlagen automatisch, effizient und energiesparend zu steuern. In der Praxis scheitert das jedoch häufig daran, dass Sensoren verschmutzen und dadurch falsche Signale liefern.

Genau hier setzt der präventive Ansatz von usePAT an. „Wir wollen nicht reinigen, wenn schon alles völlig verschmutzt ist“, sagt Co-Founder Georg Heinz. Ziel sei es, Sensoren kontinuierlich sauber zu halten, damit sie konstant richtige Werte liefern. Die Ultraschall-Armaturen kommen ohne bewegliche Teile und ohne Verbrauchsmaterialien aus – ein Vorteil für den industriellen Dauerbetrieb.

Abwasser als einer der Kernzielmärkte

Als einer der Kernzielmärkte kristallisierte sich über die vergangenen Jahre die Abwasserbehandlung heraus. Kläranlagen stehen unter wachsendem Druck durch strengere Umweltauflagen, Personalmangel und steigende Energiepreise. Gleichzeitig ist die Zufuhr von Sauerstoff einer der größten Kostentreiber. Liefert ein Sensor falsche Werte, „glaubt“ das System, es sei zu wenig Sauerstoff im Becken, und fährt die Belüftung hoch.

Zu den Kunden zählen unter anderem die StEB Köln sowie der Abwasserverband Korneuburg. „Wenn die Pumpen laufen, verbrennen sie Energie ohne Ende“, sagt Heinz. Mit dauerhaft sauberen Sensoren lasse sich das vermeiden. Ein Kunde habe berichtet, dass er in einem Belebungsbecken zeitweise nur noch zwei statt drei Pumpen betreibe – mit entsprechend geringerem Stromverbrauch.

Mining in Australien: Einsatz bei South32

Ein weiterer zentraler Anwendungsfall liegt im Bergbau. In Australien kommt die Technologie von usePAT unter anderem beim internationalen Rohstoffkonzern South32 zum Einsatz. Dort wird sie bei der Verarbeitung von Erzen mit Flüssigkeiten genutzt, um Sensoren auch unter extremen Bedingungen sauber zu halten und verlässliche Messwerte direkt aus dem laufenden Prozess zu gewinnen.

Der australische Markt öffnete sich für usePAT nicht über Kaltakquise, sondern über eine sehr konkrete Fragestellung aus der Industrie. „Ein Business Case hat uns gefunden“, erinnert sich Heinz. Aus einem ersten Kontakt entwickelte sich eine mehrjährige Zusammenarbeit, in der die Technologie gemeinsam mit den lokalen Teams Schritt für Schritt an die Anforderungen vor Ort angepasst wurde.

Erst im Herbst waren die Gründer selbst in Australien, um Anlagen zu besichtigen, bestehende Projekte weiter zu vertiefen und neue Anwendungen auszuloten. „Der australische Markt zeigt sich deutlich positiver und proaktiver als der europäische“, sagt Co-Founder Georg Heinz. „Es gibt einen klaren Pull-Effekt, sobald potenzielle Anwender unsere Lösung sehen – daraus sind viele konkrete Leads entstanden, sowohl auf Kundenseite als auch über Vertriebspartner im Mining- und Abwasserbereich.“

Geschäftsmodell und Ausblick

usePAT setzt auf ein skalierbares Hardware-Geschäft. Verkauft werden Ultraschall-Armaturen, die an bestehende Messsysteme angebracht werden. Der Skalierungseffekt ergibt sich vor allem über die Anzahl der Messpunkte. „Eine Anlage hat ja nicht eine Sonde, sondern viele“, sagt Heinz. Ergänzend unterstützt das Team Kunden bei Integration und Inbetriebnahme, versteht sich aber bewusst nicht als projektgetriebenes Ingenieurbüro.

Rund 85 bis 90 Prozent der Umsätze stammen nach Unternehmensangaben bereits aus internationalen Märkten, darunter die EU, das Vereinigte Königreich, die USA und Australien. Für den nächsten Wachstumsschritt plant usePAT eine Seed-Runde von rund 1,5 Millionen Euro.

In fünf Jahren will sich das Unternehmen international im Abwasser- und Mining-Bereich etabliert haben und zusätzlich weitere industrielle Anwendungen erschließen. Ziel seien mehrere Standbeine im Vertrieb – Direktverkauf, Partner und OEM-Kooperationen –, ein Team von rund 20 bis 40 Mitarbeitenden sowie ein zweistelliger Millionenumsatz. “Wir wollen ein stabiles Industrieunternehmen aufbauen“, sagt Heinz, „kein schnelles Projekt, sondern etwas Dauerhaftes.”


Deine ungelesenen Artikel:
24.09.2026

Ex-Google-Designerin Elizabeth Churchill über die Autonomie von KI-Agenten und menschliche Kontrolle

KI wird zunehmend selbstständig handeln – und damit wachsen auch die Risiken. Wenn Maschinen eigenständig Entscheidungen treffen, stellt sich die Frage, wo ihre Autonomie enden muss und der Mensch Kontrolle behalten sollte. Elizabeth F. Churchill, ehemalige Senior Director of User Experience bei Google, erklärt brutkasten gegenüber, welche Prinzipien im Umgang mit agentischer KI künftig entscheidend werden.
/artikel/ex-google-designerin-elizabeth-churchill-ueber-die-autonomie-von-ki-agenten-und-menschliche-kontrolle
24.09.2026

Ex-Google-Designerin Elizabeth Churchill über die Autonomie von KI-Agenten und menschliche Kontrolle

KI wird zunehmend selbstständig handeln – und damit wachsen auch die Risiken. Wenn Maschinen eigenständig Entscheidungen treffen, stellt sich die Frage, wo ihre Autonomie enden muss und der Mensch Kontrolle behalten sollte. Elizabeth F. Churchill, ehemalige Senior Director of User Experience bei Google, erklärt brutkasten gegenüber, welche Prinzipien im Umgang mit agentischer KI künftig entscheidend werden.
/artikel/ex-google-designerin-elizabeth-churchill-ueber-die-autonomie-von-ki-agenten-und-menschliche-kontrolle
KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Effizienz in der Industrie: Wie usePAT aus Wien Sensoren mit Ultraschall sauber hält

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Effizienz in der Industrie: Wie usePAT aus Wien Sensoren mit Ultraschall sauber hält

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Effizienz in der Industrie: Wie usePAT aus Wien Sensoren mit Ultraschall sauber hält

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Effizienz in der Industrie: Wie usePAT aus Wien Sensoren mit Ultraschall sauber hält

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Effizienz in der Industrie: Wie usePAT aus Wien Sensoren mit Ultraschall sauber hält

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Effizienz in der Industrie: Wie usePAT aus Wien Sensoren mit Ultraschall sauber hält

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Effizienz in der Industrie: Wie usePAT aus Wien Sensoren mit Ultraschall sauber hält

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Effizienz in der Industrie: Wie usePAT aus Wien Sensoren mit Ultraschall sauber hält

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Effizienz in der Industrie: Wie usePAT aus Wien Sensoren mit Ultraschall sauber hält