24.03.2026
AUSZEICHNUNG

Wiener Scaleup Flinn.ai gewinnt Microsoft-Award für MedTech-Lösung

Das Wiener KI-Scaleup Flinn.ai wurde gemeinsam mit dem deutschen Medizintechnikhersteller Erbe Elektromedizin mit dem Microsoft Intelligent Manufacturing Award (MIMA) 2026 in der Kategorie "Small and Medium Enterprise" (SME) ausgezeichnet.
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Das Founder-Team von © Flinn.

Gewürdigt wurde die Implementierung einer KI-gestützten Lösung zur Literaturauswertung, die im Rahmen des gemeinsamen Projekts „EvidenceStream“ entwickelt wurde. Ziel der Anwendung ist es, klinische Literaturprozesse zu automatisieren und effizienter zu gestalten.

Der Award wird von Microsoft in Kooperation mit Roland Berger vergeben und zeichnet Unternehmen aus, die digitale Technologien erfolgreich in industrielle Anwendungen überführen und damit messbare Fortschritte in der Wertschöpfung erzielen. Unter insgesamt 15 Finalisten überzeugte das Projekt insbesondere durch die Kombination aus regulatorischer Präzision, KI-Technologie und messbarem operativem Nutzen.

Automatisierte Literaturauswertung für MedTech

Die Plattform EvidenceStream ermöglicht die automatisierte Extraktion und Strukturierung klinischer Evidenz aus wissenschaftlicher Literatur. Damit adressiert sie laut Presseaussendung einen der aufwendigsten Prozesse im Bereich der Medizintechnik-Compliance.

Zum Einsatz kommen intelligente Screening- und Extraktionsagenten, die systematische und reproduzierbare Literaturrecherchen im Einklang mit regulatorischen Anforderungen – insbesondere der EU-Medizinprodukteverordnung – durchführen. Aktuell wird das System in mehr als 60 Produktgruppen eingesetzt.

Mit EvidenceStream zeige man, wie KI regulatorische Compliance von einem Kostenfaktor zu einem strategischen Wettbewerbsvorteil machen kann, heißt es weiter in der Presseaussendung. “Durch die Verbindung von Automatisierung, Auditierbarkeit und wissenschaftlicher Integrität setzt die Plattform einen neuen Maßstab dafür, wie Medizintechnikunternehmen regulatorische Prozesse in einem zunehmend komplexen Umfeld skalieren können.”

Deutliche Effizienzgewinne dokumentiert

Nach Unternehmensangaben konnte die Literaturrecherchezeit pro Workflow von 88 auf 44 Stunden reduziert werden. Gleichzeitig wurden redundante Prozesse über 13 interne Abteilungen hinweg eliminiert. Im ersten Jahr verarbeitete das System mehr als 5.000 Abstract-Screenings und 97 Literaturrecherchen.

Der Return on Investment wird mit dem 8,7-Fachen angegeben, bei einer vollständigen Amortisation (Anm.: Deckung von Investitionskosten) innerhalb von 42 Tagen. Die Effizienzgewinne seien ohne Personalabbau realisiert worden; stattdessen seien Ressourcen verstärkt in wissenschaftliche Analysen und strategische Aufgaben geflossen.

„Wir hatten eine klare Vision für EvidenceStream: KI soll die repetitiven Aufgaben übernehmen, damit sich unser Medical-Affairs-Team auf wissenschaftliche Bewertung konzentrieren kann”, kommentiert Nermin Salkic, Global Medical Director der Erbe Group. “Das Ergebnis ist eine Plattform, die unsere Literaturrecherchezeit halbiert und gleichzeitig den Output um über 50 % gesteigert hat – bei voller Auditierbarkeit.“

Expertise vereint

Die Zusammenarbeit zwischen Erbe und Flinn soll zudem regulatorische Expertise mit KI-Entwicklung verbinden und ermöglichte so eine vergleichsweise rasche Umsetzung des Projekts.

Markus Enderle, Chief Scientific & Medical Officer und Vorstandsmitglied der Erbe Group, kommentiert: „Flinn hat von Anfang an verstanden, dass es uns nicht um Automatisierung um der Automatisierung willen ging, sondern um den Aufbau eines Systems, dem unsere Expertinnen und Experten vertrauen. Die Kombination aus ihrer KI-Expertise und unserer regulatorischen Erfahrung hat EvidenceStream möglich gemacht – von der Vertragsunterzeichnung bis zum Produktiveinsatz in nur acht Monaten. Diese Geschwindigkeit, gepaart mit messbaren Ergebnissen, ist der Grund, warum wir diese Partnerschaft langfristig sehen.“

Erst kürzlich erhielt Flinn ein Investment von 20 Millionen US-Dollar, um seine Software entlang des gesamten Produktlebenszyklus von Medizin- und Pharmaprodukten auszubauen (brutkasten berichtete).

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Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty
Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty | Foto: Nifty

Stile und Werke von Kreativschaffenden landen oft ungewollt im Training generativer KI. Nifty IP will das ändern – mit einem Werkzeug, das Schutz und Kontrolle ermöglichen soll – brutkasten berichtete bereits im Vorjahr.

Nifty IP mit frischem Kapital

Seitdem hat sich bei der Wiener FlexCo einiges getan. Man erhielt eine Förderung in Höhe von 250.000 Euro – 150.000 Euro aus dem „AI Adoption Programm“ des aws, 40.000 Euro Förderung durch das „Media Innovation Lab“ der Wiener Zeitung und rund 60.000 Euro Eigeninvestitionen der Gründer. Zudem etwa 2.000 Euro an „Google Cloud Credits“.

Die neuen Mittel werden künftig für den Aufbau der technischen Infrastruktur, die Analyse großer Datensätze und KI-Modelle sowie die Weiterentwicklung der Plattform eingesetzt.

„Millionen Bilder, Illustrationen und kreative Werke wurden bereits für das Training generativer KI-Systeme verwendet. Für die meisten Rechteinhaber ist jedoch kaum nachvollziehbar, ob ihre Inhalte betroffen sind oder welche Möglichkeiten sie haben, darauf zu reagieren“, sagt Sabrina Masur, Co-Founderin und CEO von Nifty IP. „Der aktuelle Prototyp von uns unterstützt Rechteinhaber dabei, mögliche Verwendungen ihrer Werke im KI-Kontext zu identifizieren und zu analysieren.“

Dokumentation der Ergebnisse

Dabei können Nutzer:innen ihre Bilder hochladen und prüfen lassen, ob Hinweise auf eine Nutzung ihrer Inhalte in Datensätzen oder im Umfeld generativer KI vorliegen. Die Ergebnisse werden dokumentiert und in nachvollziehbarer Form aufbereitet. Darüber hinaus bietet die Plattform Monitoring-Funktionen: Rechteinhaber können ihre Werke registrieren und werden benachrichtigt, wenn künftig neue potenzielle Verwendungen erkannt werden. Ziel des Teams ist es nicht nur, vergangene Nutzungen sichtbar zu machen, sondern auch zukünftige Verwendungen frühzeitig zu erkennen.

Technisch nutzt Nifty IP eine Kombination aus Bildanalyse-, Vergleichs- und Forensikverfahren. Registrierte Bilder werden mit bekannten Datensätzen und Bildsammlungen – die für das Training von KI verwendet werden – und weiteren relevanten Quellen abgeglichen, um potenzielle Verwendungen urheberrechtlich geschützter Inhalte zu identifizieren und nachvollziehbar zu dokumentieren.

„Membership-Inference“

Zusätzlich setzt Nifty IP sogenannte „Membership-Inference“-Verfahren ein. Diese ermöglichen es, punktuell auch sogenannte Blackbox-Modelle zu untersuchen, also KI-Modelle, deren Trainingsdaten von den Anbietern nicht offengelegt werden.

Ein weiterer Bestandteil der Plattform ist die Analyse von Websites auf Schutzmaßnahmen gegen KI-Crawler. Nifty IP prüft bestehende Schutzmechanismen und kann technische Maßnahmen empfehlen oder automatisiert umsetzen, um die Sichtbarkeit für KI-Crawler einzuschränken.

„Viele Künstler, Agenturen oder Museen wissen gar nicht, dass ihre Inhalte automatisiert von KI-Systemen erfasst werden können, wenn man dies nicht explizit verbietet“, erklärt Masur. „Nifty IP deckt daher den gesamten Schutzprozess ab: von der Prävention gegen KI-Crawler über den Nachweis und die Dokumentation der unerlaubten Nutzung zum Training von KI bis hin zum Monitoring zur Früherkennung von weiteren Verstößen.“

Nifty IP: Fokus auf größere Unternehmen

Zur Zielgruppe des Startups gehören Künstler:innen, Fotografen:innen, Illustrator:innen und Agenturen, da sie besonders stark von den Auswirkungen generativer KI betroffen seien. Über die Plattform können jene ihre Werke analysieren, überwachen und „künftig besser schützen“.

„Unser momentaner Fokus liegt zurzeit jedoch stark bei größeren Unternehmen und Organisationen, die umfangreiche Content-Bestände verwalten. Dazu zählen besonders große Stock-Plattformen, Verwertungsgesellschaften, Medienhäuser und Verlage, die Millionen von Werken verwalten. Mit mehreren großen Akteuren aus diesen Bereichen stehen wir bereits im Austausch und das Interesse ist sehr hoch“, präzisiert die Founderin.

Überwachen statt Verändern

Die Abgrenzung zur bestehenden Konkurrenz wie Glaze, Nightshade oder Spawning.ai liegt darin, dass etwa Glaze und Nightshade einen präventiven Ansatz verfolgen würden und Inhalte vor der Veröffentlichung verändern, um zukünftiges KI-Training zu erschweren oder die Qualität späterer Modelltrainings zu beeinflussen.

„Nifty IP verfolgt dagegen einen anderen Ansatz. Wir versuchen nicht, KI-Modelle oder Trainingsprozesse zu beeinflussen, sondern entwickeln forensische Werkzeuge, die Rechteinhabern helfen sollen, die potenzielle Nutzung ihrer Inhalte nachzuweisen, zu dokumentieren und kontinuierlich zu überwachen. Damit beschäftigen wir uns eher mit der Frage: Was passiert, wenn Inhalte trotz Schutzmaßnahmen oder ohne Wissen der Rechteinhaber bereits für KI-Training verwendet wurden“, erklärt Masur ihre Arbeitsweise. „Darüber hinaus arbeiten wir gemeinsam mit spezialisierten Kanzleien an standardisierten Prozessen für Dokumentation und rechtliche Durchsetzung, um die Brücke zwischen technischer Analyse und praktischer Anwendbarkeit für Rechteinhaber zu schließen. Unser Ziel ist es nicht nur mehr ihnen Transparenz zu verschaffen, sondern Betroffenen auch konkrete Handlungsmöglichkeiten zu geben, wenn ihre Inhalte ohne Zustimmung genutzt werden.“

Ziel: Datenbasis aufbauen

In den kommenden Monaten konzentriert sich Nifty IP auf die kontinuierliche Indexierung relevanter Datensätze und den Ausbau seiner Analyse- und Monitoring-Infrastruktur. Parallel dazu steht man mit mehreren größeren Plattformen, Rechteinhabern und Akteuren der Kreativwirtschaft im Austausch, um strategische Partnerschaften und erste Pilotprojekte zu evaluieren, wie die Founderin erklärt.

„Gleichzeitig“, gibt Masur einen weiteren Einblick in die nächste Zeit ihres Unternehmens, „bereiten wir die nächsten Wachstumsschritte (Seed-Round) vor und führen Gespräche mit potenziellen Investoren und strategischen Partnern. So wollen wir den weiteren Ausbau der Plattform beschleunigen und den Schutz kreativer Inhalte im Zeitalter generativer KI langfristig stärken.“

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