06.12.2024
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NOSI: Wie die “elektronische Nase” von Tulln aus die Welt erobern soll

NOSI digitalisiert mit seinen Sensoren Gerüche. Nach Jahre langer Entwicklung betreut das Startup mittlerweile seine ersten Kunden. Auf dem Weg dorthin wurde es maßgeblich von der Austria Wirtschaftsservice (aws) unterstützt.
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Das NOSI-Gründer:innen-Team (vlnr.) Klara Brandstätter, Patrik Aspermair und Johannes Bintinger | (c) NOSI
Das NOSI-Gründer:innen-Team (vlnr.) Klara Brandstätter, Patrik Aspermair und Johannes Bintinger | (c) NOSI

Startup-Gründer:innen bezeichnen ihre Produkte im Pitch gerne als “revolutionär” oder “völlig neuartig”. Patrik Aspermair, Co-Founder und CEO des Tullner (NÖ) Startups NOSI, tut das im Gespräch mit brutkasten nicht. Muss er auch nicht, denn dass diese Begriffe auf das Produkt, das er gemeinsam mit seinen Mitgründer:innen Johannes Bintinger und Klara Brandstätter entwickelt und auf den Markt gebracht hat, zutreffen, erkennt man auch ohne darauf hingewiesen zu werden.

NOSI digitalisiert mit seinen Sensor-Systemen Gerüche – brutkasten berichtete bereits. “Jeder kennt die Möglichkeit, das Sehen und das Hören zu digitalisieren. Man kann es sogar am eigenen Smartphone machen”, sagt Aspermair. Und mit NOSI – kurz für “Network for Olfactory System Intelligence” – kommt noch ein weiterer Sinneseindruck dazu, der fortan digital erfasst werden kann.

Wofür braucht es die elektronische Nase?

Und wofür braucht man das? “Die elektronische Nase soll überall dort eingesetzt werden, wo der Mensch seine Nase nicht reinstecken möchte oder kann, bzw. wo er einfach nicht da ist, etwa weil es 24 Stunden am Tag passieren muss”, erklärt Aspermair. Einsatzmöglichkeiten gibt es unter anderem in der Pflege oder in der Hotellerie, wo mittels elektronischer Nase Ungeziefer frühzeitig erkannt werden kann. Damit konnte NOSI nicht nur eine ganze Reihe von Preisen abräumen. Erste mit dem mittlerweile zehnköpfigen Team umgesetzte Kundenprojekte nach dem formellen Start dieses Jahr zeigen: Die Nachfrage dafür ist da.

Gründung von NOSI dieses Jahr nach jahrelanger Forschung und Entwicklung

Um dort überhaupt hinzukommen, haben Gründer:innen und Team einen weiten Weg hinter sich gebracht. Über viele Jahre hinweg wurden die Polymer-Sensoren und die dazugehörige KI-Software von Aspermair und Bintinger am AIT entwickelt. Formell gegründet wurde dann mit Co-Founderin Brandstätter Anfang dieses Jahres.

“Ohne die aws gäbe es NOSI als Unternehmen gar nicht.”

Und dafür brauchte es das nötige Kapital. Das lieferte die Austria Wirtschaftsservice (aws) mit der Preseed-Förderung. “Ohne die aws gäbe es NOSI als Unternehmen gar nicht. Wenn wir die Preseed-Förderung nicht bekommen hätten, hätten wir nicht gegründet. Denn sie war auch der externe Check, ob unser Business-Plan auch vor einer unabhängigen Jury hält”, erzählt Aspermair.

Mit dem Kapital habe man dann die ersten Mitarbeiter:innen angestellt – mittlerweile umfasst das Team zehn Personen. “Und wir konnten die Entwicklung auf einen Status bringen, an dem wir erste Geräte potenziellen Kunden anbieten konnten”, sagt der NOSI-Gründer. Man habe zudem viele Gespräche in diversen Branchen geführt, sei auf unterschiedlichen Events und Konferenzen eingeladen gewesen und habe eine sehr gute Medienpräsenz gehabt. “Wir haben uns sehen und messen lassen. Das braucht alles seine Zeit. Und durch die Förderung war die Runway vorhanden, um das so zu machen”, so Aspermair.

Auch im Bereich IP (Intellectual Property) habe man sich Unterstützung von der aws geholt. “Das ist für uns ein wichtiges Thema und bei der aws gibt es viele Ansprechpartner dafür, die leicht zugänglich sind”, so der Gründer.

Märkte ergründen

Bei allem was bereits zurückliegt, hat NOSI am Markt gerade einmal die ersten Schritte absolviert. “In der Preseed-Phase mussten wir zunächst einmal wissen, was überhaupt unsere Märkte sind. Welche potenziellen Anwendungsbereiche können wir schon in naher Zukunft bespielen? Denn Geruchssensorik hat natürlich in sehr vielen Anwendungsbereichen Potenzial, aber man kann nicht alles gleichzeitig machen und muss fokussieren”, erklärt der Gründer. Dazu brauche es viel Arbeit und viele Gespräche. “Das schafft man nur mit einem Team, das einen unterstützt”, sagt Aspermair.

Von Tulln in die ganze Welt

Nun geht es für NOSI daran, Schritt für Schritt und Branche für Branche den Markt zu erobern – nicht nur in Österreich. “Wir haben uns unter anderem für das GIN-Programm Go Asia beworben, um zu ergründen, ob der asiatische Markt für uns spannend ist”, sagt der Gründer. Gesucht werden dabei nicht nur direkte Kunden, sondern auch Systemintegratoren.

Und für die Expansionsschritte und die Weiterentwicklung der Technologie wird es auch weiteres Kapital brauchen. Hier kommt die aws wieder ins Spiel. “Wir beantragen auch die aws-Seed-Förderung und das FFG-Basisprogramm”, verrät Aspermair. Und auch ein Investment aufzunehmen, ziehe man mittelfristig in Betracht.

Disclaimer: Das Startup-Porträt erscheint in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws)

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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.

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