13.07.2026
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

No Hype KI: Neues brutkasten-Whitepaper jetzt zum Download

Das neue Whitepaper zur zweiten Staffel der brutkasten-Serie "No Hype KI" bündelt die wichtigsten Erkenntnisse aus sieben Deep-Dive-Roundtables zum Stand von künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft.
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Das Whitepaper zu
Das Whitepaper zu "No Hype KI" | Montage: brutkasten

Eine Download-Möglichkeit des Whitepapers findet sich am Ende dieses Artikels.

Hier geht’s zu allen Folgen von „No Hype KI“.


Die Entwicklungen in der Künstlichen Intelligenz schreiten weiterhin in hohem Tempo voran – und geht man nach dem investierten Kapital, ist der Höhepunkt des Hypes wohl noch gar nicht erreicht. Gerade wegen dieser rasanten Geschwindigkeit bleibt die Umsetzung in etablierten Unternehmen eine Herausforderung. Sie passiert abseits des Hypes und betrifft bei Weitem nicht nur technologische Fragen.

Das war die Ausgangslage für die zweite Staffel unserer Serie No Hype KI, die mit Unterstützung von ACP, EY, ITSV, KEBA Group, Lenovo, Microsoft, ONTEC AI und Universität Graz umgesetzt wurde.

In sieben hochkarätig besetzten Roundtable-Diskussionen spannten wir den Bogen von den kulturellen Fundamenten einer strukturierten Verankerung im Betrieb über die operativen Voraussetzungen wie Datenqualität und Kostenkontrolle bis hin zum strategischen Risikomanagement im Rahmen digitaler Souveränität. Wir diskutierten den tiefgreifenden Wandel der Softwareentwicklung, beleuchteten die notwendigen Leitplanken moderner IT-Sicherheits- und Governance-Modelle und analysierten den anspruchsvollen Schritt vom Prototyp zur echten Skalierung. Und wir wagten einen Ausblick auf das kommende Zeitalter der autonom agierenden Assistenten.

Die Erkenntnisse aus diesen Diskussionen haben wir im aktuellen Whitepaper zu Staffel 2 übersichtlich aufbereitet. Wir zeigen direkt aus der Praxis, wie die Umsetzung von KI-Projekten im Unternehmen gelingen kann, geben einen strategischen Überblick, zeigen konkrete Handlungsmöglichkeiten auf und untermauern diese mit handfesten Beispielen.

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calliora
© calliora - Frederik Träuble und Jonas Wildberger.

Das Münchner Startup calliora von Frederik Träuble und Jonas Wildberger entwickelt eine KI-Plattform für Krankenhäuser, die den Verwaltungs- und Abrechnungsaufwand reduzieren und Erlöse besser absichern soll. Nach Angaben des Unternehmens begleitet die Software Behandlungsfälle von der Aufnahme bis zur Abrechnung und verknüpft dafür Informationen aus verschiedenen bestehenden Systemen.

calliora: Fokus auf Dokumentation und Abrechnung

Ein Schwerpunkt liegt auf Dokumentation und Abrechnung. Die Plattform unterstützt bei der Kodierung und prüft Fälle auf typische Prüfmuster des Medizinischen Dienstes. Zudem sollen abrechnungsrelevante Informationen frühzeitig erkannt und für die weitere Bearbeitung im Krankenhaus bereitgestellt werden. Für das Controlling bietet calliora eigene Auswertungen und Analysen an.

Hinter dem Produkt steht die Annahme, dass Informationen zu einem Behandlungsfall in Krankenhäusern über zahlreiche unterschiedliche Systeme und Prozesse verteilt sind. Fehlen Angaben oder werden sie nicht an der richtigen Stelle übernommen, kann dies zu zusätzlichem Bearbeitungsaufwand oder zu Problemen bei der Abrechnung führen. Calliora will diese Lücken durch eine zentrale, KI-gestützte Verarbeitung der vorhandenen Informationen verringern.

Bertelsmann und Angel-Investoren dabei

Nun hat das Münchner Startup eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über sechs Millionen US-Dollar abgeschlossen: „Unsere Pre-Seed-Runde wird von BHI – Bertelsmann Healthcare Investments und redalpine angeführt. Mit dabei sind Angel-Investoren aus Krankenhausmanagement und KI, darunter Dr. Ulrich Wandschneider (ehemaliger CEO von Asklepios und Mediclin AG), Sara Siegel (Global Health Sector Leader, Deloitte), Peter Sarlin (Postscriptum, NestAI, QuTwo & Silo AI) und Frank Hutter (Prior Labs)“, schreibt das Startup in einem LinkedIn-Post.

Die Plattform soll bereits bei der Aufnahme eines Falls unterstützen und prüfen können, ob eine Behandlung ambulant, stationär oder als Hybrid-DRG abzurechnen ist. Dabei dokumentiert sie die dafür maßgeblichen Gründe. Im weiteren Verlauf soll die Software fehlende Informationen, Fristen und mögliche nächste Schritte erkennen und das Klinikpersonal dort einbinden, wo eine menschliche Prüfung erforderlich ist.

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