06.11.2017

Genspeed: 3 Mio Euro Investment für Mühlviertler Biotech-Startup

Genspeed hat ein kompaktes Schnelltestsystem für Vor-Ort-Diagnostik entwickelt. Es ist das bislang größte Investment, das die i2 Business Angels-Initiative der Austria Wirtschaftsservice Gesellschaft (aws) vermittelt hat.
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(c) Der Brutkasten / Philip Hofmacher: Viktor Pasquali (aws) und Genspeed-CEO Max Sonnleitner

Wenn ein Zahnarzt bei einem Patienten Verdacht auf Parodontitis hat, muss er eine Abstrichprobe im Mundraum entnehmen. Die wird ins Labor geschickt. Die Ergebnisse kommen nach fünf bis zehn Tagen zurück. Ist der Befund positiv, muss ein neuer Arzttermin vereinbart werden – die langen Termin-Wartezeiten bei Dentisten sind bekannt. Erst dann kann eine Antibiotika-Therapie, die auf den verantwortlichen Keim abgestimmt ist, beginnen. “Mit unserem System dauert der Testvorgang 20 Minuten. Eine gezielte Therapie kann noch am selben Tag beginnen”, sagt Genspeed-Co-Founder und CEO Max Sonnleitner. “Es ist aber nicht einfach ein Schnelltest, wie Streifentests. Die Ergebnisse sind so genau, dass das Labor obsolet wird”, erklärt der Gründer.

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Bislang größtes Investment über aws i2 Business Angels

Die Parodontitis-Diagnose ist einer von zwei Usecases, mit denen Genspeed momentan mit seinem Toaster-großen Schnelltestsystem am Markt ist. Auch mit der schnellen Diagnose von resistenten Krankenhaus-Keimen will das Startup aus Rainbach im Mühlkreis (Oberösterreich) punkten. “Potenziell können wir damit alle viralen und bakteriellen Infektionen im entsprechenden Abstrichmaterial feststellen”, sagt Sonnleitner. An weiteren Usecases werde bereits gearbeitet. Ganze drei Millionen Euro konnte das Startup, das als Management Buyout aus dem Unternehmen Greiner Bio-One hervorgegangen ist, aufstellen. Gelungen ist das über die i2 Business Angel-Initiative der aws. Es ist das bislang höchste Investment über dieses Programm.

“Mehrheit der nennenswerten Investoren Österreichs”

Investiert hat die EOSS Industries Holding GmbH. Sie ist eine von 270 Investoren, die bei aws i2 Business Angels bereits teilnehmen. “Bei uns werden jährlich etwa 600 Projekte eingereicht. Nach einer umfassenden Potentialanalyse, werden davon ca. 60 Projekte den rund 270 Investoren vorgestellt”, erklärt Viktor Pasquali von der aws. Die Projekte werden dabei anonymisiert. “Einer der Investoren könnte ja der Noch-Chef des Gründers sein”, erklärt Pasquali die Maßnahme. Man unterliege zudem Bestimmungen, die jenen des Bankgeheimnisses entsprächen. Die Liste der Business Angels ist nicht öffentlich, dürfte aber jedenfalls viele große Namen enthalten. “Wir können sagen, dass die Mehrheit der nennenswerten Investoren Österreichs bei uns gelistet ist”, sagt Pasquali. Eine Investoren-Vorauswahl wird nicht getroffen. Alle Projekte gehen stets an jeden der registrierten Investoren. Sonnleitner hat davon profitiert: “EOSS hat bislang nicht in der Diagnostik-Branche investiert. Sie hätten unsere Angebot vielleicht gar nicht bekommen, wenn vorher eine Auswahl getroffen worden wäre.”

Seit 2009 bei Greiner entwickelt

Für Sonnleitner sei die Anonymität auf seiner Seite nicht notwendig gewesen, sagt er. Der Buyout aus der Greiner Gruppe war bereits beschlossene Sache, als das Projekt im Sommer 2016 aws i2 Business Angels vorgestellt wurde. Ohne die Vorarbeit, die er und sein Team innerhalb des Konzerns seit 2009 geleistet hatten, wäre der Start von Genspeed übrigens gar nicht möglich gewesen, erzählt Sonnleitner. “Alleine die Zertifizierung dauert mehrere Jahre. Von der Entwicklung nicht zu sprechen. Als Startup hätten wir das so nicht stemmen können”, erklärt er.

Cartridges und Chips: Umsätze über Verbrauchsartikel

Vorerst fokussiere man nun auf Zahnärzte und Krankenhäuser als Kunden. In einem nächsten Schritt sollen etwa Tests für die Veterinärmedizin folgen. Mit Anschaffungskosten von rund 3000 Euro ist das Testgerät auch für kleinere Praxen leistbar. Dauerhaft will Genspeed nicht über den Geräteverkauf, sondern über die Verbrauchsartikel seine Umsätze generieren. Nachbestückt werden muss eine Cartridge mit drei biochemischen Reagenzien. Diese werden beim automatischen Testdurchlauf in einen mikrofluidischen Kunststoff-Chip durch ein patentiertes Verfahren eingespritzt. Für jeden einzelnen Test ist ein Kunststoff-Chip mit je sieben Teststreifen notwendig, die verschiedene Parameter abdecken. Diese Chips kommen, je nach Anwendung, im Verkauf an Ärzte auf etwa 15 bis 30 Euro pro Stück. Damit läge man zwar über den gängigen Laborkosten, “dafür sind wir viel schneller und gerade für Akutparameter ist dadurch eine schnellerer Therapiestart möglich”, sagt Sonnleitner.

“Zu jedem Therapeutikum ein Diagnostikum”

Für die Zukunft hat der Gründer große Pläne. Vorstellen kann er sich sein Gerät etwa in der Schnelldiagnostik von Tropenkrankheiten wie Malaria direkt vor Ort. Auch individualisierte und Gender-Medizin werde ein immer größeres Thema. “Es gilt mehr und mehr: Man braucht zu jedem Therapeutikum ein Diagnostikum. Wir wollen dazu beitragen, dass Medikamente immer stärker an die genauen Voraussetzungen der Patienten angepasst werden können”, sagt Sonnleitner. Nun soll es stetig vorangehen: “Die Entwicklung eines neuen Tests dauert etwa sechs Monate. Die klinische Studie dauert nochmal so lange.”

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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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