16.10.2019

usePAT: Sechsstelliges Investment und aws-Seedfinancing für TU Wien Spin-Off

Die usePAT GmbH hat zwei Geräte für die Analyse von industriellen Flüssigkeiten entwickelt. Für das weitere Wachstum konnte sich das Spin-Off der TU Wien nun ein mittleres sechsstelliges Investment und ein Seedfinancing des Austria Wirtschaftsservice sichern.
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usePAT
(c) usePAT GmbH

Die usePAT GmbH wurde Anfang 2018 von den vier Gründern Stefan Radel, Georg Heinz, Christoph Gasser und Stefan Tauber als Spin-Off der TU Wien gegründet. Das junge Unternehmen hat sich auf die Analyse von industriellen Flüssigkeiten spezialisiert.

Für die Messungen hat das Team mit soniccatch und sonicwipe zwei eigene Geräte entwickelt und diese patentieren lassen. Mit ihnen sollen Prozesse in der Pharmaindustrie, wie das Live-Monitoring von Zellen, optimiert werden.

Wie heute, Mittwoch, bekannt wurde, konnte sich das Unternehmen ein mittleres sechsstelliges Investment sichern. Als Investoren springen Hermann Futter und Bernd Egger ein. Zudem erhält usePAT eine nicht näher genannte Summe über ein Seedfinancing des Austria Wirtschaftsservice.

+++ zum Investment Ticker +++ 

Die Technologie von usePAT

Bei der von usePAT entwickelten Technologie handelt es sich im Prinzip um die bereits genannten Produkte soniccatch und sonicwipe, deren Entwicklung eine zehnjährige Forschungstätigkeit vorausging.

soniccatch verbessert laut usePAT Messungen in industriellen Flüssigkeiten durch das Bündeln von Teilchen mittels Ultraschall. Durch die Konzentration der Teilchen entsteht ein stark erhöhtes Signal für die eingesetzten Messsonden, wodurch Messungen direkt in der Flüssigkeit stark verbessert beziehungsweise erst möglich werden. soniccatch ist als Add-On mit unterschiedlichen Sondentypen kombinierbar.

Soniccatch

 

sonicwipe nutzt hingegen Ultraschall, um Oberflächen von Sonden in Flüssigkeiten sauber zu halten. Sonden, die direkt in industriellen Flüssigkeiten eingesetzt werden, verschmutzen laut usePAT sehr leicht und liefern dann mitunter verfälschte Messergebnisse. Ein manuelles Reinigen der Sonden ist in vielen Fällen aufwändig und kann zu einem Stillstand der Produktion führen.

Laut dem Unternehmen reinigt sonicwipe die Sonden laufend. Diese verbleiben dabei in den industriellen Flüssigkeiten und damit direkt im Prozess. Dadurch ist ein Ausbau des Messinstruments, um dieses zu reinigen nicht mehr erforderlich.

Die Kombination dieser beiden Geräte soll laut usePAT zu einer optimierten Prozesssteuerung und Reduktion von Produktionskosten beitragen. Als Einsatzgebiete werden die Pharmaindustrie, Biotechnologie oder Abwasseraufbereitung genannt.

Internationalisierung und Entwicklung

Wie es in einer Aussendung heißt, soll mit dem frischen Kapital die Internationalisierung der Vertriebstätigkeiten vorangetrieben werden. Zudem soll das frischen Kapital in die Weiterentwicklung des Produktes fließen.

Geschäftsführer und Co-Founder Georg Heinz über das Investment: “Für uns war neben der Cash-Leistung wichtig, dass unsere Business Angels unsere Werte und Vorstellungen über die Unternehmensentwicklung teilen. Mit unseren Investoren gewinnen wir ein großes Netzwerk, Erfahrung in der Internationalisierung und in Industriesektoren unserer Kernzielgruppe.”


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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

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


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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


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