01.12.2023

Grazer Startup Enzyan: “Wir wollen der weltweite Go-to-Partner für Multi-Enzymprozesse werden”

Das Grazer BioTech Startup Enzyan entwickelt Herstellungsprozesse für die chemische Industrie, die bis zu 85 Prozent weniger Kosten und 73 Prozent weniger Abfall verursacht. Damit soll die “chemische Industrie endlich grüner werden”. Unterstützt wird Enzyan von der Austria Wirtschaftsservice (aws).  
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Stefan Payer, CEO von Enzyan (c) Lukas Elsnegg / Uni Graz
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Die chemische Industrie muss grüner werden. Und zwar nicht nur, weil uns beim Gedanken an die Industrie häufig das Symbol eines rauchenden Schornstein-Schlotes ins Gedächtnis kommt. Sondern auch deshalb, weil die Industrie zur Herstellung von Chemikalien rund 258 Millionen metrische Tonnen CO2 pro Jahr ausspuckt. Das verrät uns Stefan Payer, Mitgründer und CEO des Grazer BioTech Startups Enzyan, im Interview.

Industrie spuckt 12,9 Millionen Tonnen mehr CO2 aus als der Verkehr

Dass die chemische Industrie durchaus als die Achillesferse der CO2-Emittenten in Österreich bezeichnet werden kann, zeigt das Umweltbundesamt Österreich: Die Gesamtemissionen des Energie- und Industriesektors beliefen sich 2021 auf 34,5 Millionen Tonnen CO2-Äquivalente. Der Verkehr verursachte hingegen “nur” 21,6 Millionen Tonnen.

Fakt ist: Die chemische Industrie muss umweltfreundlicher werden, um Umwelt, Mensch und Gesundheit nicht noch mehr Schaden zuzufügen. Hier setzt die Idee des Startups Enzyan aus Graz an: Das Spin-off der Karl-Franzens-Universität verwendet Enzyme, um Produkte der chemischen Industrie schneller und effizienter zusammenzubauen.

Enzymprozess spart Energie, Kosten und Zeit

Chemikalien werden, laut CEO Stefan Payer, in der chemischen und pharmazeutischen Industrie unter anderem zur Herstellung von Medikamenten verwendet. Einige Produktionsprozesse sind aber sehr ressourcenintensiv: “Besonders die konventionelle Herstellung von größeren Molekülen, zum Beispiel Wirkstoffen, geht nur stufenweise voran. Je mehr Stufen man braucht, um Moleküle herzustellen, umso mehr Energie-, Kosten- und Zeitressourcen fallen an. Und dementsprechend umso mehr Abfälle und CO2-Emissionen”, sagt Payer.

Der Chemiker hat gemeinsam mit seinem fünfköpfigen Gründerteam die Enzyan Biocatalysis GmbH im März 2022 gegründet. “Das Gründerteam zeigt Expertise an der Schnittstelle von Chemie und Biotechnologie und ist mit einem starken Know-how in der Wissenschaft aufgestellt”, erklärt Payer. Aktuell nimmt Enzyan primär Aufträge für Partner:innen aus der Industrie an. 

“Mit Enzymen können wir die Herstellung von Molekülen für die Industrie vereinfachen und mehrere Prozessschritte vereinen”, erklärt Payer dem brutkasten. “Dafür nutzen wird das Verfahren der Biokatalyse. Dieses Verfahren hat sehr viele operative Vorteile im Vergleich zur konventionellen Herstellung. So können wir Moleküle auch bei milderen Reaktionsbedingungen – also bei Normaldruck und -temperatur und in Wasser herstellen. Viele konventionelle Verfahren sind da viel aufwendiger und benötigen Hochdruck oder Temperaturen um die 150 Grad Celsius oder problematische erdölbasierte Lösungsmittel.” Die von Enzyan hergestellten Moleküle können dann unter anderem “weiter in eine Pille verarbeitet werden, die dann tatsächlich am Patienten verabreicht werden kann”, so Payer. 

Enzyan verringert Prozesskosten um 85 Prozent

Basierend auf ihrem ersten Prototypen für die Herstellung eines Wirkstoffmoleküls gegen Depressionen soll das Biokatalyse Verfahren von Enzyan 85 Prozent der Prozesskosten sparen,  73 Prozent weniger Abfall verursachen und den Prozess von fünf Verfahrensschritten auf nur einen verkürzen. Das Verfahren des Grazer BioTech Startup produziert somit nur rund ein Viertel des Abfalls, wie er im herkömmlichen Prozess der Wirkstoffproduktion entsteht. Ein wichtiger Schritt, um der chemischen Industrie auf dem Weg in Richtung Klimaneutralität zu helfen. 

“Im stufenartigen Aufbauprozess von Molekülen fällt Abfall an und es sind viele Aufreinigungsmethoden notwendig, was wieder viel Zeit und Geld benötigt. Unser Ziel ist es, Prozesse für die Herstellung von Molekülprodukten mit Enzymen so zu gestalten, dass keine Zwischenschritte mehr gebraucht werden”, führt Payer weiter aus. Nach weiterer Entwicklung des Business Modells soll das Produktionsverfahren ausgelagert werden, “damit Industriebetriebe diese Produkte mit deren Anlagen herstellen können”, erklärt Payer. 

“Die aws ist ein Partner, nicht nur ein Kontrollorgan”

Vor und in seinen ersten Monaten hatte das Startup Enzyan vor allem unterstützende Leistungen der Austria Wirtschaftsservice GmbH (aws) in Anspruch genommen: “Dank der aws Pre-Seed DeepTech Förderung konnten wir seit September 2022 unsere Idee bis hin zu unserem Prototypen umsetzen. Außerdem bekamen wir reichlich Unterstützung bei der Erstellung unseres Patentantrages und dem Schutz des ersten Prozesskonzeptes”, erklärt Payer. Im Zuge dessen habe das Startup viel Unterstützung und Input zur Prüfung der Patentfähigkeit ihres Herstellungsprozesses bekommen. 

Die Zusammenarbeit mit der aws nimmt Payer als äußerst hilfsbereit und kooperativ wahr. “Der Antragsprozess war natürlich sehr herausfordernd, aber das ist gut. So werden auch wirklich nur Projekte gefördert, die auch gut evaluierbar sind. Die aws sieht sich als Partner für die Unternehmensentwicklung, nicht nur als Kontrollorgan. Jeder ist sehr offen, wenn sich Änderungen ergeben – sofern man das auch gut argumentieren kann. Die Partnerschaft verläuft definitiv auf Augenhöhe”, berichtet CEO Payer. 

Blick in die Zukunft: Expansion und Auslagerung der Produktion 

“Die aws hat uns schon relativ früh gefragt, wie es nach der Pre-Seed-Phase weitergehen soll. So wurden wir dazu motiviert, in verschiedene Richtungen zu schauen und alle Möglichkeiten mal durchzuchecken”, erinnert sich Payer. Dem ersten Multi-Enzymprozess sollen noch viele weitere folgen. Enzyan verfolgt deshalb das Ziel, die Prozessentwicklung weiter zu beschleunigen und die Zeit von der Idee bis zum Prototypen zu verkürzen. Dafür sei allerdings eine Automatisierung im Labor notwendig, erklärt Payer. “Experimente in der Entwicklung von neuen Enzymprozessen sollen in Zukunft mit Machine Learning unterstützt werden, um noch mehr Zeit, Energie und Ressourcen zu sparen. In diesem Aspekt wollen wir uns von unserer Konkurrenz unterscheiden”, so der Chemiker. 

“On the long run wollen wir der weltweite go-to Partner für Multi-Enzymprozesse werden”, erklärt CEO Payer die Vision des Startups. Jungunternehmen mit ähnlichem Wachstumsstreben rät das Team von Enzyan, sich intensiv mit dem Förderangebot in Österreich auseinanderzusetzen. “Gerade die Förderlandschaft für DeepTech Startups ist in Österreich außergewöhnlich”, bestärkt Stefan Steinberger, der Enzyan seit Dezember 2022 im Business Development unterstützt, und führt weiter aus: “Lasst euch nicht von der ersten Reaktion oder vom Feedback von Förderstellen abschrecken. Setzt das Feedback um. Förderstellen wie die aws sind Kooperationspartner, die euer Geschäftsmodell um Einiges weiterbringen.”


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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

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


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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