11.05.2026
KOOPERATION

Voting zum S&B Award 2026: Welches dieser 10 Spinoffs hat das größte Potenzial?

Voting. Beim S&B Award 2026 des Rudolf Sallinger Fonds treten wieder zehn Teams mit forschungsbasierten Business-Ideen gegeneinander an. brutkasten vergibt auch dieses Jahr einen Sonderpreis (5.000 Euro Mediavolumen), dessen Gewinner hier ermittelt wird.
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S&B Award 2025 - Voting: Welches Spinoff hat das größte Potenzial?
(c) fotolia.com - REDPIXEL

Von Do-it-yourself-Diagnostik über neuartige Speichertechnologien für erneuerbare Energien bis hin zu KI in der Fertigungsindustrie: Die Top 10 des S&B (Science & Business) Award 2026 zeigen einmal mehr das enorme Innovationspotenzial der heimischen Forschungslandschaft. Mit dem Award zeichnet der Rudolf Sallinger Fonds jährlich Forscher:innen und Studierende aus, die wissenschaftliche Erkenntnisse in wirtschaftlich tragfähige Business-Modelle transformieren. Der Preis wird bei einer großen Award Ceremony am 21. Mai vergeben.

S&B Award 2026 Award Ceremony
Wann: 21.05. ab 18:00 (Einlass ab 17:30)
Wo: The Space, Mozartplatz 1, 1040 Wien

Voting zum brutkasten-Sonderpreis beim S&B Award 2026

Neben dem Hauptpreis der Fachjury, der mit 20.000 Euro dotiert ist, und einem Sonderpreis von OnsightVentures, gibt es auch in diesem Jahr wieder den brutkasten-Sonderpreis über 5.000 Euro Mediavolumen zu holen. Wer das Rennen macht, entscheidet wie immer ihr! Kurzbeschreibungen und Videos zu allen Finalisten findet ihr unten. Herangezogen werden alle Stimmen, die bis Montag, 18. Mai 2026 um 18:00 Uhr hier abgegeben werden:

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Das sind die zehn Finalisten des S&B Award 2026

Auch dieses Jahr haben es wieder zehn sehr unterschiedliche Business-Ideen ins Finale geschafft. Hier werden alle kurz (mit Video) vorgestellt:

anoMLix by MUST Visibility – TU Graz

Das Team von MUST Visibility rund um Muaaz Abdul Hadi und Stefan Trabesinger will mit anoMLix die Qualitätssicherung in der Fertigungsindustrie revolutionieren. Ihre KI-basierte Softwarelösung soll eine Fehlererkennung und Materialqualitätsbewertung in Echtzeit ermöglichen – und zwar direkt während des Fertigungsprozesses. „Oft werden Fehler in der Metallindustrie erst bei Qualitätskontrollen am Ende der Produktionslinie erkannt, wenn es bereits zu spät ist“, erklärt Muaaz Abdul Hadi. „Wir haben einen patentierten, sensorlosen Ansatz entwickelt, der Fehler in einem Werkstück und die Werkzeuglebensdauer während des Bearbeitungsprozesses in Echtzeit erkennt.“

arterioscope – TU Graz

Das Projekt von Sascha Ranftl, Vahid Badeli und Hermann Moser widmet sich der Früherkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Die KI-Lösung soll es möglich machen, Gefäßerkrankungen in elektrischen Signalen zu erkennen, die bisher im herkömmlichen EKG nicht sichtbar waren. „Herzinsuffizienz tritt nicht plötzlich auf, sondern kündigt sich oft schon Jahre vor den ersten Symptomen leise an“, so Vahid Badeli. „Wir haben eine KI entwickelt, die herkömmliche EKGs nutzt, um versteckte Risiken bei Routineuntersuchungen durch Hausärzte aufzudecken.“ Die Technologie soll die kardiovaskuläre Gesundheitsversorgung künftig breiter zugänglich machen.

BioCore Loop – Medizinische Universität Graz

Christoph Grimmer und Falko Skrabal möchten mit BioCore Loop ein DIY-Diagnosegerät auf den Markt bringen, das klinische Präzision in den Alltag holen soll. „BioCore Loop ist ein Do-it-yourself-Gesundheitscheck für das gesamte Herz-Kreislauf-System“, erklärt Co-Founder Grimmer. „Damit können wir 15 Biomarker in nur fünf Minuten ganz ohne medizinisches Personal messen.“ Nutzer:innen sollen ihre Ergebnisse im Anschluss auf einer simplen Farbskala direkt aufs Smartphone erhalten und so auf den ersten Blick den Gesundheitszustand ihres Herzens erkennen können.

Cairos Carbon Transformation Technology – Montanuniversität Leoben

Andreas Krammer und Martin Peham haben eine Technologie entwickelt, die biogenes CO2 und grünen Wasserstoff in erneuerbares synthetisches Erdgas umwandelt. „Stellen Sie sich eine Welt vor, in der wir unser eigenes erneuerbares Erdgas produzieren können, anstatt uns auf fossile Brennstoffe aus instabilen Regionen zu verlassen“, so Andreas Krammer. „Wir erzeugen synthetisches Erdgas, das ins Gasnetz eingespeist oder zu denselben Kosten wie Diesel als Kraftstoff für Lkw genutzt werden kann“, ergänzt Martin Peham. Die skalierbare Technologie soll künftig eine zentrale Rolle in der Produktion von grünem Gas spielen.

ChromeTrust – Universität Wien

Das ChromeTrust-Team, Laura Maggini, Davide Bonifazi, Vincent Simon Königstein, Dominik Bachleitner und Alma Krpuljevic-Hanic, möchte mit visuellen Smart Labels die Überwachung von Kühlketten revolutionieren. „Jedes Jahr gehen lebensrettende Medikamente im Wert von 40 Milliarden Dollar durch Unterbrechungen der Kühlkette verloren“, hält Dominic Litschka fest. Die patentierte Technologie löst einen sofortigen und irreversiblen Farbwechsel aus, sobald Temperaturgrenzen überschritten werden. Dies soll Fehler beim Transport von Biopharmazeutika auf einen Blick sichtbar machen.

Diamens – JKU Linz

Diamens rund um CEO Marlene Rezk-Füreder sowie Clara Ganhör, Angelika Lackner, Eva Scharnagl und Peter Oppelt verfolgt das Ziel, die Diagnose von Endometriose, an der weltweit rund 190 Millionen Frauen leiden, signifikant zu beschleunigen (brutkasten berichtete bereits mehrmals). Da eine Diagnose derzeit im Schnitt sieben Jahre dauert und oft Operationen erfordert, arbeitet das Team an einem Test auf Basis von Menstruationsblut. „Endometriose betrifft weltweit eine von zehn Frauen. Doch die Diagnose dauert im Schnitt sieben Jahre. Wir wollen das durch eine einfache Probenentnahme von zu Hause aus ändern“, so Rezk-Füreder. Der Test soll die Diagnose für Betroffene künftig schmerzfrei, zugänglich und erschwinglich machen.

Duramea – TU Graz

Das Spinoff von Sebastian Rohde, Rene Maiberg, Chetna Madan, Maximilian Grandi und Viktor Hacker konzentriert sich auf die effiziente Erzeugung von grünem Wasserstoff. Das Team entwickelt spezielle Membran-Elektroden-Einheiten (MEAs) für Elektrolyseure. „Grüner Wasserstoff kann lokal produziert werden und bietet eine Lösung, um Europas Energieabhängigkeit zu verringern“, erklärt Sebastian Rohde. Die patentierte MEA-Technologie von Duramea soll die Systeme langlebiger und leistungsstarker machen, was wiederum die Produktionskosten für grünen Wasserstoff senken soll, um ihn wirtschaftlich konkurrenzfähig zu machen.

PureSurf – Universität Graz

Markus Hochegger-Krawanja, Katalin Barta Weissert, Jacquin October, Balint Batha, Stefan Schwaiger, Theresa Schwaiger und Markus Köck entwickeln mit PureSurf biobasierte Hochleistungstenside aus nachwachsenden Rohstoffen. „Über 70 Millionen Tonnen Tenside werden jährlich produziert, doch sie sind entweder fossil und leistungsstark oder nachhaltig – aber nie beides“, erläutert Hochegger-Krawanja. Die patentierten Tenside des Teams sollen eine hohe Reinigungskraft bei gleichzeitig deutlich reduzierter Toxizität für die Umwelt bieten und so eine nachhaltige Alternative für die chemische Industrie darstellen.

SPOTlight – TU Wien, Linköping University, MedUni Graz, TTK (Research Centre for Natural Sciences)

Das interdisziplinäre Team um Sebastian Hecko, Marton Bojtar, Marle Vleugels, Johannes Bintinger und Hannes Mikula arbeitet an einer Technologie zur präzisen Medikamentenfreisetzung bei der Krebsbehandlung. Ein winziges Mikroimplantat soll direkt am Tumor platziert werden, wo Wirkstoffe mittels Lichtimpulsen aktiviert werden. „Chemotherapien verursachen oft schwere Nebenwirkungen, da sie sich im ganzen Körper verteilen“, so Hecko. Durch die lokale Aktivierung mit SPOTlight soll gesundes Gewebe geschont und die Effizienz der Krebsbehandlung gesteigert werden.

SVAN – Medizinische Universität Wien

SVAN Technologies rund um Gunpreet Coudert Oberoi, Ewald Unger, Christian Bacher, Markus Ortner und Clemens Hacker hat eine intelligente Bohrtechnologie für chirurgische Eingriffe entwickelt. „Herkömmliche Bohrer erkennen nicht, wann sie stoppen müssen, was bei Knochenbohrungen fatal sein kann“, erklärt Coudert Oberoi. Der patentierte Bohrer von SVAN soll den Gewebewiderstand in Echtzeit messen und bei einem Durchbruch automatisch stoppen, was die Sicherheit in der Chirurgie und Notfallmedizin erhöhen soll. In präklinischen Studien habe das System bereits eine Erfolgsquote von 100 Prozent erzielt, heißt es vom Spinoff.

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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