30.01.2024

KML Vision: Grazer Bildanalyse-HealthTech muss Insolvenz anmelden

Das Grazer Startup KML Vision hat sich auf das Management und die Analyse von großen Bild- und Videodaten im Gesundheitsbereich spezialisiert. Nun musste das Unternehmen Insolvenz anmelden. Eine Sanierung ohne Eigenverwaltung wird angestrebt.
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Philipp Kainz (links) und Michael Mayrhofer-Reinhartshuber haben KML Vision 2018 gegründet
(c) GK artworks: Philipp Kainz (links) und Michael Mayrhofer-Reinhartshuber haben KML Vision 2018 gegründet

Bereits 2018 ging das Grazer Startup KML Vision an den Start. Das Unternehmen wurde von Philipp Kainz und Michael Mayrhofer-Reinhartshuber gegründet und hat eine Software zur Bildanalyse im Gesundheitsbereich entwickelt. Zu den Kunden der KML Vision GmbH zählen unter anderem medizinische Universitäten und Forschungseinrichtungen in Graz, Wien, Regensburg, Boston und Liverpool.

Anwendung auch in der Coronakrise

Die Software kam auch im Zuge der Coronakrise zum Einsatz. So konnte bei der Analyse der Bilder zwischen Nicht-Erkrankungen, Lungenentzündungen ohne Covid-19-Erkrankung und Covid-19-Erkrankungen unterschieden werden. Die Covid-19-Anwendung, die über die hauseigenen Onlineplattform IKOSA kostenlos zur Verfügung gestellt wurde, gehörte allerdings nicht zum Tagesgeschäft des steierischen Unternehmens. Vielmehr diente sie als eine Art Showcase. So sollte gezeigt werden, welche Potenziale in der Technologie stecken (brutkasten berichtete).

KML Vision strebt Sanierung an

Wie über die Website des KSV1870 bekannt wurde, musste das Unternehmen nun Insolvenz anmelden. Die Überschuldung laut Eigenantrag soll rund 866.000 Euro betragen. Derzeit wird ein Sanierungsverfahren ohne Eigenverwaltung angestrebt, wobei das Unternehmen eine Quote von Prozent ab Annahme anbietet. Dazu heißt es auf der Website des KSV1870: „Dabei handelt es sich um das gesetzliche Mindestangebot. Ob bzw. in welcher Weise eine Verbesserung möglich ist, wird der KSV1870 in Zusammenarbeit mit dem Insolvenzverwalter prüfen“.

Die Gründe der Insolvenz

Weiters heißt es laut Schuldnerangaben, die ebenfalls über den KSV1870 veröffentlicht wurden, dass in den vergangenen Jahren – insbesondere im Vorjahr – versucht wurde, frisches Eigenkapital von möglichen „Investoren und / oder strategischen Partnern“ zu akquirieren. Diese Bemühungen seinen jedoch letztlich „ohne Verschulden der KML Vision GmbH“ gescheitert. Nähere Angaben zu den Hintergründen machte das Startup vorerst nicht. Aktuell sieht sich die Gesellschaft jedenfalls nicht in der Lage ohne „Restrukturierung im Rahmen eines Sanierungsverfahrens und des Abschlusses eines Sanierungsplans die aktuelle finanzielle Krise zu überwinden.“


* Das Startup wurde um eine Stellungnahme gebeten. Sofern diese erfolgt, wird der Text entsprechend ergänzt.

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KI-Agenten werden in Firmen immer mehr verwendet. | Symbolbild (c) Envato

Die aktuelle internationale Studie „State of AI 2026“ von McKinsey zeigt, dass immer mehr Unternehmen KI im beruflichen Alltag einsetzen. Dafür wurden 1.719 Personen in 97 Ländern befragt. Fast neun von zehn Teilnehmer:innen nutzen KI regelmäßig in mindestens einer Geschäftsfunktion. Auffällig ist der rasante Aufstieg der agentenbasierten KI (Agentic AI). Vor allem Großunternehmen mit einem Jahresumsatz von über einer Milliarde US-Dollar treiben diese Entwicklung voran. 40 Prozent dieser Konzerne skalieren KI-Agenten bereits, im Vorjahr waren es noch 27 Prozent. Bei kleineren Unternehmen blieb dieser Anteil hingegen mit 22 Prozent nahezu unverändert.

Besonders Software-Programmieragenten verändern die IT-Budgets und Beschaffungsstrategien nachhaltig. Fast ein Drittel der befragten Organisationen (32 Prozent) gibt an, sich gegen den Kauf von externen Softwareprodukten oder -funktionen entschieden zu haben. Der Grund: Sie können diese Funktionalitäten nun mithilfe von Programmieragenten intern selbst entwickeln. Technologie-, Gesundheits- und Beratungsunternehmen sind hierbei die Vorreiter.

Finanzieller Erfolg gering, aber Mitarbeiter:innen profitieren

Trotz der tieferen Durchdringung und der neuen Möglichkeiten bei der Softwareentwicklung spiegelt sich der KI-Boom noch nicht überall im unternehmensweiten finanziellen Erfolg wider. Der Anteil der Unternehmen, die einen positiven Beitrag der KI zum operativen Gewinn (EBIT) verzeichnen, liegt unverändert bei 37 Prozent.

Gleichzeitig profitieren die Mitarbeiter:innen auf individueller Ebene: 80 Prozent der Befragten berichten, dass KI ihre persönliche Produktivität verbessert hat, und 50 Prozent treffen dank der Technologie laut eigenen Angaben bessere Entscheidungen am Arbeitsplatz. Ein Problem beim Einsatz hochentwickelter KI-Modelle sind allerdings die Betriebskosten. Rund 20 Prozent der Organisationen geben an, dass ihre Nutzung dadurch eingeschränkt ist. Dennoch bleibt die Investitionsbereitschaft hoch: 60 Prozent der Befragten erwarten, dass ihr Unternehmen die Ausgaben für Künstliche Intelligenz im kommenden Jahr weiter steigern wird.

Jobabbau rückt in den Fokus

Die Erwartungen hinsichtlich der Auswirkungen auf die Belegschaft verändern sich ebenfalls. Aktuell gehen 39 Prozent der Befragten davon aus, dass der KI-Einsatz im kommenden Jahr zu einem Rückgang der Gesamtbeschäftigung in ihrer Organisation führen wird. Im Vorjahr lag dieser Wert noch bei 32 Prozent. Tatsächlich blieben die realen Auswirkungen bisher deutlich hinter den Prognosen zurück. Nur 14 Prozent berichten von einem tatsächlichen, durch KI bedingten Personalabbau in den letzten zwölf Monaten. Eine Mehrheit von 66 Prozent verzeichnete in diesem Zeitraum keine oder kaum Veränderungen bei der Mitarbeiter:innenzahl.

KI-High-Performer

Die Studie beleuchtet auch eine kleine Gruppe sogenannter „KI-High-Performer“, die etwa sechs Prozent der Befragten ausmachen. Diese Unternehmen verzeichnen signifikante finanzielle Erfolge und setzen die Technologie anders ein. Sie nutzen KI nicht nur zur Effizienzsteigerung, sondern gezielt für Wachstum und Innovation. Zudem gestalten sie ihre Arbeitsabläufe grundlegend um, anstatt KI lediglich in bestehende Prozesse zu integrieren. Diese strategische Herangehensweise könnte für andere Organisationen wegweisend sein, um den Sprung von individueller Produktivität zu echtem wirtschaftlichen Mehrwert zu schaffen.

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