12.01.2021

2 Minuten 2 Millionen: Tropfen gegen Klogestank, Busreisen und Wärmelöcher

In der zweiten Folge der achten Staffel von "2 Minuten 2 Millionen" ging es um Wärme aus Löchern, Toiletten-Gerüche und um einen Likör mit einem problematischen Namen. Zudem konnte ein PetTech-Startup einen alten Hasen, sowie einen Experten der Branche für sich gewinnen.
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2 Minuten 2 Millionen, Holy Shhht!,
(c) Puls 4/ Gerry Frank - Markus Jürgensen und Corinna Schröder von Holy Shhht! haben eine neue Form der Toiletten-Geruchs-Bekämpfung entwickelt.
kooperation

Den Anfang der zweiten Folge der aktuellen Staffel der Puls4-Sendung „2 Minuten 2 Millionen“ machten Corinna Schröder und Markus Jürgensen mit ihrem Startup Holy Shhht!. Der nachhaltige Raumduft fürs WC funktioniert, indem man ein paar Tropfen in die Klomuschel tropft, bevor man aufs Klo geht. Enthaltene ätherische Öle sollen Gerüche durch eine Duftwolke über dem Wasser neutralisieren, bevor sie sich verteilen. Die Forderung der Gründer: 50.000 Euro für 15 Prozent Beteiligung.

Holy Shhht!: 3500 Euro Umsatz in ersten beiden Monaten

Nach dem äußerst souveränen Pitch erzählten die Gründer von einem Umsatz von 3500 Euro in den ersten beiden Vertriebsmonaten und ihren Plänen, in naher Zukunft auf 450.000 Euro Umsatz zu kommen. Die Gründer beantworteten sämtliche Fragen der Investoren mit großer Sicherheit und auf sympathische Weise.

Mediashop-Chefin Katharina Schneider nahm daraufhin das Heft in die Hand und bot die 50.000 Euro für 15 Prozent. Hotelier Bernd Hinteregger und C-Quadrat-Gründer Alexander Schütz, sowie Hans Peter Haselsteiner gratulierten zum Angebot und stiegen aus. Dann kam Martin Rohla.

Holy Shhht
(c) Puls 4/ Gerry Frank – Gleich zwei Angebote für Holy Shhht!

Zwei „2 Minuten 2 Millionen“-Investoren, die pitchen

Der Nachhaltigkeits-Experte zeigte sich von Holy Shhht! angetan und bot 100.000 Euro für 25,1 Prozent. Daraufhin kam es zu einem Argumenations-Battle zwischen beiden Juroren: Sowohl Schneider als auch Rohla prahlten mit ihren Zusatzleistungen wie Vertriebsstärke und ließen die Gründer mit einer hart zu treffenden Entscheidung sich zur Beratung zurückziehen. Schlussendlich bekam der Nachhaltigkeitsexperte den Zuschlag. Deal für Holy Shhht!

Hello Bello: Ein PetTech bei „2 Minuten 2 Millionen“

Die zweiten auf der „2 Minuten 2 Millionen“-Bühne waren Wolfgang Maurer und Tierärztin Evi Schmal-Filius mit Hello Bello. Das Wiener PetTech Startup liefert individualisiertes und frisches Hundefutter alle 14 oder 28 Tage via Post gekühlt an den Kunden. Das Unternehmen wurde im September 2019 gegründet und hatte seinen Marktstart in Österreich im Oktober 2020. Der Hundefutter-Konfigurator auf der Homepage sorgt dafür, dass die Menüs – auf Abo-Basis erhältlich – auf den Bedarf des einzelnen Hundes abgestimmt werden. Die Produkte sind nachhaltig und regional. Die Forderung der Gründer: 200.000 Euro für zehn Prozent Firmenanteile.

Drei Wochen haltbar

Nach dem Pitch begann das Kreuzverhör geführt von Hans Peter Haselsteiner. Nachdem die Gründer diese die Erhöhung ihrer Produktionskapazitäten versichert hatten, erklärten Maurer und Schmal-Filius, dass ihr Hundefutter bis zu drei Wochen im Kühlschrank haltbar sei – in der Tiefkühltruhe sogar ein halbes Jahr.

Hello Bello, 2 Minuten 2 Millionen, Tractive
(c) Puls 4/ Gerry Frank – Evi Schmal-Filius und Wolfgang Maurer hatten tierische Unterstützung im Studio, um Investoren zu umgarnen.

Skalierbarkeit als Argument

Als kleines Problem erwies sich, dass es bis zur Aufzeichnung bloß acht bestehende Kunden gab (allerdings mit zusätzlichen 80 Testkunden) und die Bewertung hoch angelegt war. Der Gründer argumentierte mit der möglichen Skalierbarkeit, was bei Alexander Schütz nicht ganz ankam. Er würde trotzdem Kunde werden, sagte dieser aber. Auch Hinteregger stieg aus.

Daniel Zech kommt

Danach berieten sich Florian Gschwandtner und Katharina Schneider, als sich Daniel Zech von SevenVentures per Screen zuschaltete. Der Manager verteilt auch heuer wieder Medienbudget an ausgewählte Startups. Er forderte zehn Prozent Anteile für 500.000 Euro Werbezeit auf den TV- Sendern der Pro7-Gruppe. Die beiden Investoren boten danach gemeinsam 50.000 Euro für fünf Prozent.

In drei Wochen acht Kunden

Gründer Maurer machte jedoch schnell klar, dass sie bei einer solch geringen Bewertung nicht zusammenkämen und widersprach Schneider, die jene acht Kunden als Argument gegen eine höhere Bewertung einbringen wollte. „Alles seit drei Wochen“, sagte Maurer bezüglich Anzahl der Kunden und löste einen kleinen Redeschwall unter den Juroren aus, an dessen Ende Gschwandtner kalmierte, während Schneider und Schütz eine ironische Bemerkung machten.

Das Angebot des Tycoons

Als wieder Ruhe einkehrte, bot Haselsteiner 150.000 Euro für zehn Prozent. Die Gründer zogen sich kurz zurück und kehrten mit einem Plan wieder: Tractive-CGO Florian Gschwandtner gemeinsam mit Haselsteiner ins Team zu bekommen. Daher das Gegenangebot an beide: 200.000 Euro für zehn Prozent. Daniel Zech bekam eine Absage.

Zwei unterschiedliche Bewertungen

Haselsteiner erklärte daraufhin, dass für seine 150.000 Euro ja jetzt nur fünf Prozent zur Disposition stehen würden. Das wäre nicht akzeptabel. Als alles nach einem Scheitern aussah, machte der alte Hase der Startup-Show klar, dass er weiterhin auf seine zehn Prozent für 150.000 Euro bestehe und Gschwandtner trotzdem fünf Prozent Anteile für 50.000 Euro erhalten müsse. Es kam zum Deal für Hello Bello.

Wie der brutkasten erfuhr, verzögert sich der Abschluss des Deals derzeit noch – mehr dazu hier.

Keine genaue Firmenbewertung bei Omas Schoaskugln

Der nächste bei „2 Minuten 2 Millionen“ war Herbert Stoiser, Gründer von Omas Schoaskugln. Dabei handelt es sich um ein alkoholisches Getränk, basierend auf der Käferbohne. Stoiser forderte für 30 Prozent Beteiligung zwischen 50.000 und 100.000 Euro – er ließ die exakte Firmenbewertung den Juroren über.

„Name eine Katastrophe“

Haselsteiner empfand den Namen des Likörs ungewöhnlich, aber nicht unsympathisch. Der Rest der Investoren tat sich schwer, das Produkt einzuordnen. Der Bau-Tycoon stieg als erster aus. Schütz fand danach klarere Worte, als er sagte, ihm schmecke das Produkt nicht, es sehe nicht gut aus und der Name wäre eine Katastrophe.

Schoaskugln,
(c) Puls 4/ Gerry Frank – Katharina Schneider beim Kosten einer „Schoaskugl“

Markus Kuntke meldet sich

Auch Katharina Schneider stieg aus. Der Gründer würde so manche Markenregel brechen, meinte sie, aber das Produkt würde in Erinnerung bleiben. Neu-Juror Stefan Piëch zeigte sich auch nicht bereit, zu investieren, sah aber in den Schoaskugln Potential. Kurz darauf schaltete sich der von der Jury aufgerufene Markus Kuntke zu, der auch heuer wieder das REWE-Startup-Ticket verteilt.

Ein Nischenprodukt bei „2 Minuten 2 Millionen“

Dieses Mal jedoch nicht. Der Trendmanager teilte die Meinung, dass der Name zwar für diverse Skihütten „ganz lustig“ wäre, aber für den Lebensmittelhandel nicht ginge. Am Ende blieb Winzer Leo Hillinger über. Er nannte die Idee ein nicht-skalierbares Nischenprodukt. Kein Deal für Omas Schoaskugln.

Greenwell: Wärme aus dem Loch

Die nächsten auf der „2 Minuten 2 Millionen“-Bühne waren Werner Donke, Asetila Köstinger und Robert Philipp mit Greenwell. Bei ihrem Startup geht es darum, kostenlos vorhandene und bislang ungenutzte Energie (Erdwärme), die aus Erdölbohrungen entsteht, umweltschonend zu nutzen, um sie bei lokalen Pflanzzuchtprozessen oder Ähnlichem in Gewächshäusern einzusetzen. Konkret sind damit die Bohrlöcher gemeint, die nach der Erdölbohrung wieder zugeschüttet werden, aber immer noch um die 100 Grad Celsius Hitze verströmen. Es gebe 1000 Bohrungen pro Jahr, die verschwendet werden. Für ihre umweltfreundliche Lösung CO2-freie Wärme zu gewinnen, forderten die Gründer 251.000 Euro für zehn Prozent Anteile.

Greenwell
(c) Puls 4/ Gerry Frank – Das Greenwell-Team möchte bisher ungenützte Energie aus Bohrlöchern nutzbar machen.

Die gewonnene Erdwärme soll dann vor Ort – für die Aufzucht von Obst und Gemüse – genutzt werden. Hinteregger lobte des „regreening“, stieg aber aus, da er der falsche Investor für das Startup wäre.

Side-Angebot von Schneider bei „2 Minuten 2 Millionen“

Für Schneider hatte das Team ein spezielles Angebot mitgebracht: Die Founder bieten nicht nur die beheizte Infrastruktur an, sondern sie wollen die Bauern mit einer Art „Franchise-System“, einem Vertriebsmodell, unterstützen. Sie wären an einer Kooperation mit Mediashop interessiert. Schneider bot daher für den Einstieg in die Vertriebsgesellschaft 50.000 Euro für zehn Prozent.

Rechte eines 26-Prozenters

Nachdem auch Luftfahrt-Expertin Dagmar Grossmann ausgestiegen war, nahm Haselsteiner die Anregungen seiner Vorgänger Schütz und Schneider auf und machte ein Angebot: 300.000 Euro für 20 Prozent, inklusive Rechte eines „26-Prozenters“. Er würde auch gerne mit anderen Investoren teilen.

Ein Business Angel bereits dabei

An dieser Stelle rückte das Startup damit heraus, dass sie bereits einen Business Angel (Michael Altrichter) an Board hätten und sie maximal 15 Prozent hergeben könnten. Allerdings kam es nach der Beratung zu einem schnellen „Ja“, bei dem schlussendlich auch Schütz mitmachte. Schneider wollte noch überlegen. Deal für Greenwell.

Rückschläge wegen Corona

Den Abschluss der „2 Minuten 2 Millionen“-Folge bildeten Kerstin und Christian Ziegler mit Otto Reisen und ihrem Busreiseunternehmen. Nach diversen privaten Rückschlägen, schaffte es das Team, das Unternehmen wieder auf Vordermann zu bringen, als dann im März 2020 Corona zuschlug. Im Lockdown gingen alle Buchungen verloren und man musste auf diverse Staatshilfen zurückgreifen. Für ihren Ottobus und die Zeit nach Corona forderte das Duo mindestens 150.000 Euro für 25 Prozent.

2 Minuten 2 Millionen, Otto Reisen
(c) Puls 4/ Gerry Frank – Otto Reisen hatte seit Corona mit bis zu 90-prozentigen Umsatzeinbußen zu kämpfen.

Umsatz stark geschrumpft

Otto Reisen machte vor der Pandemie jährlich drei Millionen Euro Umsatz, davon blieben heuer bloß zehn Prozent über. Nachhaltigkeitsexperte Martin Rohla gefiel die ganze Familiengeschichte des Unternehmens, das sich schon in dritter Generation befand. Er könne jedoch nicht helfen. Auch Schütz stieg aus. Haselsteiner meinte, er würde gerne aus Sympathie investieren, jedoch könne er es nicht, da ihn seine „Bahn-Leute“ prügeln würden, wenn er in ein Bus-Unternehmen einsteige.

„2 Minuten 2 Millionen“-Juror: „Brutale Marktbereinigung zu erwarten“

Katharina Schneider war bereit, über mögliche Geschäftsmodelle zu sprechen, investieren würde sie aber nicht. Und Tourismus-Experte Bernd Hinteregger wusste, dass Busreisen ein aufstrebender Markt waren, aber man jetzt eine brutale Marktbereinigung erwarten müsse. Er forderte für sein Know-how, das er einbringe, 26 Prozent für die gewünschte Summe. Als er Schneider einlud doch mitzumachen, schaltete sich auch Rohla wieder ein: Deal für Otto Reisen mit drei Investoren.

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27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie „No Hype KI“ diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

„Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“

„Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. „Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören“, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als „Key Technology“ im KI-Bereich. Für „Women in AI“ spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: „Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.“ Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was „open“ sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. „2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.“ Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. „Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden“, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in „Compliance-Fallen“ führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. „Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich“, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. „KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht“, so Böttcher.

„Rechenleistungs-Hunger“ von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. „Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur“, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der „Rechenleistungs-Hunger“ sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: „Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.“ Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. „Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar“, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: „Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.“ Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. „Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann“, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. „Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist“, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? „Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen“, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: „Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.“ Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die „Pioniere“ im Unternehmen. „AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen“, so Ratheiser.

„Einfach einmal ausprobieren“

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: „Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.“ Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: „Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.“ Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


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?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

Open Source und KI: „Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören“

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.

„No Hype KI“ wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie „No Hype KI“ diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

„Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“

„Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen“, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. „Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören“, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als „Key Technology“ im KI-Bereich. Für „Women in AI“ spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: „Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.“ Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was „open“ sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. „2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.“ Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: „Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.“ Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: „Wir setzen genau so auf hybrid.“

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. „Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.“

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. „Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden“, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in „Compliance-Fallen“ führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: „Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.“ Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: „Man kann nicht immer gleich die neueste ‚bleeding edge‘-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.“

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. „Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich“, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. „KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht“, so Böttcher.

„Rechenleistungs-Hunger“ von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. „Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur“, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der „Rechenleistungs-Hunger“ sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: „Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.“ Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. „Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar“, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. „Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben“, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: „Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.“

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: „Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.“ Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. „Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann“, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. „Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist“, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? „Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen“, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: „Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.“ Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die „Pioniere“ im Unternehmen. „AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen“, so Ratheiser.

„Einfach einmal ausprobieren“

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: „Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.“ Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: „Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.“ Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


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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?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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