16.07.2020

Auch Künstliche Intelligenz kann menschliche Schwächen haben

Algorithmen erkennen Sarkasmus, aber sie können vergessen – zwei Themen, denen sich Wissenschaftlerinnen des Software Competence Center Hagenberg in ihren Forschungsarbeiten widmen.
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Künstliche Intelligenz hat in Österreich keinen hohen Stellenwert.
(c) Adobe Stock / metamorworks
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Das Erkennen von Sarkasmus im Web ist sogar für Menschen ein schwieriges Unterfangen – für eine künstliche Intelligenz ist es umso komplizierter. Dabei wäre dies etwa im Onlinehandel wichtig, damit zum Beispiel eine Onlinerezension richtig eingeschätzt werden kann. Bisherige Sarkasmusdetektionen fokussieren sich auf die Erkennung von Sarkasmus auf Satzebene oder für eine spezielle Textphrase. Das Problem dabei ist, dass es oft unmöglich ist, einen einzelnen sarkastischen Satz zu identifizieren, ohne den Kontext zu kennen.

(c) SCCH

Diesem Thema widmet sich Nicole Schwarz vom Software Competence Center Hagenberg (SCCH) in ihrer Arbeit. „Ich arbeite dabei mit einem Deep Neural Network, das jeweils ein Convolutional Neural Network und ein Long-Short-Term Memory Network umfasst“, so Schwarz. Beide Methoden können Texte effizient klassifizieren, die vom Kontext des jeweiligen Textes abhängen, da beide über Speichereinheiten verfügen, um sich bereits gelernte Wörter aus dem Text merken zu können.

Die Ergebnisse der Arbeit zeigen somit, dass Deep Neural Networks die Genauigkeit simplerer Modelle übertreffen können – allerdings mit einem Wermutstropfen: Gäbe es mehr und bessere Daten, so könnten auch genauere Resultate erzielt werden.

Auch eine Künstliche Intelligenz kann vergessen

(c) SCCH

Daten sind zugleich das Thema, dem sich Sabrina Luftensteiner in ihrer Arbeit widmet. Denn Vergessen ist kein menschliches Privileg, wie sie erklärt: Auch bei Maschinen ist das sogenannte „katastrophale Vergessen“ ein Problem.

„Ich erforsche das katastrophale Vergessen, welches beim Online-Learning von neuronalen Netzen auftritt und wodurch gelernte Zusammenhänge in bestehenden Modellen bei der Anpassung mit neuen Daten verdrängt werden“, sagt Luftensteiner. Ein Modell komplett neu zu erstellen ist zum Beispiel in der Industrie aber oft zu aufwendig oder gar nicht möglich – etwa wegen des Überschreitens zeitlicher Limits oder auch, weil hier benötigte Daten fehlen.

In diesem Kontext sind auch zensurierte Daten ein Problem: Diese entstehen zum Beispiel durch physikalische Grenzen von Sensoren (z.B. Hitzesensoren) – sie führen zu einem verfälschten Modell, da die im Training genutzten Daten nicht den realen Daten entsprechen. „Ich habe daher ein Framework entwickelt, welches diese Ansätze einbindet und auf verschiedene Datensätze anwendbar ist. Durch die diversen Konfigurationsmöglichkeiten ist dieses Framework gegen das Vergessen in diversen Bereichen – vor allem aber in der Industrie – anwendbar“, so Luftensteiner.

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V.l.n.r.: Damian Izdebski, techbold Gründer und Hauptaktionär; Matthias Stieber und Gerald Reitmayr, Vorstände der techbold technology group AG © techbold

Eine Geschichte, die das Leben schreibt: „Zwölf Jahre lang war ich ‚der mit der Pleite‘. Ab heute bin ich ‚der mit dem Comeback'“, sagt Damian Izdebski Freitagmorgen gegenüber brutkasten. Sein 2015 gegründetes Unternehmen techbold technology group AG wird von der deutschen accompio Gruppe übernommen – zu einer Bewertung von knapp 40 Millionen Euro, wie brutkasten in Erfahrung brachte. 2014 hatte Izdebski mit seinem damaligen Unternehmen DiTech Insolvenz anmelden müssen, was damals landesweit für Schlagzeilen sorgte.

28 Millionen Euro Umsatz im Mittelstand

Techbold ist auf IT-Outsourcing, Cloud-Lösungen sowie Cybersecurity für kleine und mittlere Unternehmen spezialisiert. Über das letzte Jahrzehnt akquirierte das IT-Unternehmen ganze 18 Unternehmen, um seine Expansion voranzutreiben wie brutkasten engmaschig verfolgte. Nun wird techbold selbst zum Gekauften. Die entsprechenden Verträge wurden bereits unterzeichnet, der Vollzug steht noch unter dem Vorbehalt der Freigabe durch die zuständige Wettbewerbsbehörde, wie das Unternehmen heute morgen per Aussendung mitteilte.

Techbold beschäftigt mittlerweile mehr als 170 IT-Spezialist:innen an Standorten in Wien, Oberösterreich und dem Burgenland und betreut rund 1.400 Kund:innen. Zuletzt erwirtschaftete die IT-Firma einen Jahresumsatz von rund 28 Millionen Euro. Für Kund:innen sowie laufende Verträge des Wiener Unternehmens soll sich im Tagesgeschäft laut Unternehmensangaben nichts ändern.

Spektakuläres Comeback

Gründer Damian Izdebski, der 2025 die CEO Rolle zurücklegte und danach im Aufsichtsrat tätig war, meint gegenüber brutkasten: „Zum ersten Mal seit 25 Jahren weiß ich nicht, was als Nächstes kommt. Alle, die mich kennen, wissen: Das dauert nicht lange.“

Dem heutigen Erfolg geht eine weniger erfreuliche Geschichte voran. 2014 musste Izdebski mit seinem ehemaligen Unternehmen DiTech Insolvenz anmelden. Ein Schritt mit dem der Gründer sehr offen umgeht: „Beide Schlagzeilen habe ich mir selbst geschrieben – an der zweiten habe ich nur deutlich länger gearbeitet.“ Er fügt hinzu: „In Amerika ist eine Pleite ein Kapitel im Lebenslauf. In Österreich ein Urteil fürs Leben. Ich habe beschlossen, das Urteil nicht anzunehmen.“

Auch Investor und Aufsichtsratmitglied Hermann Futter freut sich vor allem für Izdebski: „Ich habe immer an Damian geglaubt und bin seit fast 20 Jahren mit ihm befreundet. Er hat allen bewiesen, dass man auch in Österreich scheitern und wieder aufstehen kann! Chapeau.“ Und auch für ihn als Investor habe sich der Exit ausgezahlt, so Futter gegenüber brutkasten.

Reaktionen aus dem Umfeld

An techbold beteiligt waren neben Hermann Futter unter anderem auch Niki Futter, Stefan Kalteis und Hansi Hansmann. Letzterer meint zur Übernahme: „Es war ein sehr erfolgreicher Exit, der sich für mich wirklich ausgezahlt hat. Techbold ist ein wachstumstarkes Unternehmen in einem großen Markt, welches auch ordentlich profitabel ist. Das macht die Firma natürlich zu einem attraktiven Übernahmeziel“

Auch Aufsichtsratmitglied Niki Futter, der die Position von 2017 bis 2025 besetzte, meldete sich auf Anfrage zurück: „Das ist ein ganz tolles Ergebnis und ich gratuliere dem Team rund um Damian ganz herzlich und wünsche alles Beste für die weitere Zukunft. Ich freu mich, dass ich dieses Unternehmen über acht Jahre im Aufsichtsrat begleiten durfte.“

Für die Verhandlungen holte sich Izdebski Unterstützung von Thomas Hillebrand und Nico Zaiser vom Wiener M&A-Spezialisten i5invest. „Ich würde mit Thomas und Nico von „i5invest“ jederzeit wieder ein Unternehmen verkaufen. Die Jungs sind so professionell und erfahren – ich durfte in den letzten Wochen so viel von ihnen lernen. Danke dafür!“, sagt er.

Buy-and-Build-Strategie der Käufer

Auf Käuferseite fügt sich die Übernahme in die Expansionsstrategie ein. Accompio agiert als Managed Security Service Provider und beschäftigt an 22 Standorten in Deutschland, Österreich, Ungarn und Bulgarien insgesamt rund 900 IT-Expert:innen. Von der Head of M&A bei accompio Katrin Wollinger-Zepf heißt es gegenüber brutkasten „Es war ein sehr effizienter und konstruktiver Prozess auf absoluter Augenhöhe.“

„Die Übernahme von techbold ist ein weiterer konsequenter Schritt in unserer Buy-and-Build-Strategie: Wir bauen systematisch die führende IT-Services-Plattform im DACH-Raum auf“, führt Georg Willig, CFO der accompio Gruppe, aus. Man suche für den Ausbau gezielt nach unternehmergeführten IT-Dienstleistern mit starker Marktposition und durch den Zukauf aus Wien baut die Gruppe ihre Präsenz in Österreich nun weiter aus.

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  • „Ich arbeite dabei mit einem Deep Neural Network, das jeweils ein Convolutional Neural Network und ein Long-Short-Term Memory Network umfasst“, so Schwarz.
  • Daten sind zugleich das Thema, dem sich Sabrina Luftensteiner in ihrer Arbeit widmet.
  • Denn Vergessen ist kein menschliches Privileg, wie sie erklärt: Auch bei Maschinen ist das sogenannte „katastrophale Vergessen“ ein Problem.
  • In diesem Kontext sind auch zensurierte Daten ein Problem: Diese entstehen zum Beispiel durch physikalische Grenzen von Sensoren – sie führen zu einem verfälschten Modell, da die im Training genutzten Daten nicht den realen Daten entsprechen.

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