30.03.2021

„2 Minuten 2 Millionen“: Wettbieten um „Hogwarts“-Startup

In dieser Folge von "2 Minuten 2 Millionen" konnte eine Online-Zauberschule brillieren, ein Brot-Brösel-Unternehmen gleich mehrfach zuschlagen und ein Wartezeitverkürzer für Arztpraxen sich vorstellen.
/artikel/2-minuten-2-millionen-wettbieten-um-hogwarts-startup
2 Minuten 2 Millionen, Magic School
(c) PULS 4/Gerry Frank - Martin Pospischil und Andreas Raith wollten mit der Magic School die Investoren verzaubern.
kooperation

Die ersten bei „2 Minuten 2 Millionen“ waren Michael Preiss und Benedikt Baratsits-Gruber, die langen Wartezeiten beim Arzt in Warteräumen entgegenwirken wollen. Aus der eigenen Not heraus entwickelten die Gründer die Idee zu ihrem Digitalisierungsprodukt Tickety. Mit dem intelligenten Ticketsystem ist es möglich mittels App oder Web „Warte-Tickets“ zu lösen. Die Patienten können den Fortschritt der Wartezeit live mitverfolgen und werden auf dem Laufenden gehalten. Die Folge: Wartezeiten in den Warteräumen werden verkürzt und Patienten sind nicht mehr dem erhöhten Infektionsrisiko ausgeliefert. Das Startup hat bereits ein Investment von 600.000 Euro zu einer vier Millionen-Bewertung erhalten. Die Forderung an die Investoren: 200.000 Euro für zehn Prozent.

Keine weitere Software nötig

Für den Arzt fällt keine zusätzliche Software an. Er muss sich einmal auf der Webseite des Startups anmelden und die Seite einfach offen halten. Zudem ist es möglich die Ticketverteilungszeiten individuell einzustellen. Die einzige Pflicht der Ordination ist es, eine Taste zu drücken, sobald ein Patient den Behandlungsraum verlässt und der nächste dran ist. So wird das System aktuell gehalten.

Einschub dringender Fälle möglich

Tickety hat auch eine Möglichkeit etabliert, dass in dringenden Fällen Patienten ohne Ticket vorgeschoben werden können. User werden bei Verzögerungen rechtzeitig informiert. Auch bei plötzlichen Ausfällen von Nutzern, die ein Ticket haben und dennoch nicht kommen: Das System misst, wie oft jemand ein Ticket zieht und nicht erscheint. Kommt es öfter vor, wird er automatisch gesperrt.

Ticktety
(c) PULS 4/Gerry Frank – Michael Preiss und Benedikt Baratsits-Gruber haben ein Wartezeit-Verkürzungs-System für Ärzte entwickelt.

Bisher testen 400 Ärzte in Deutschland Tickety (bei zehn Euro netto im Monat Kosten pro Mediziner), weitere 1.000 stehen auf einer Warteliste. Nach der Fragerunde stieg Mediashop-Chefin Katharina Schneider aus. Sie gratulierte aber zum guten Pitch. Auch Hotelier Bernd Hinteregger ging ohne Angebot.

Haselsteiner dagegen

Bau Tycoon Hans Peter Haselsteiner meinte, es passe ihm überhaupt nicht, dass Menschen mit Werbung „überschüttet“ werden, was Kundenakquise betrifft. Ihm war das System des Startups unsympathisch und „zuwider“, auch wenn er zugab, dass das Geschäft funktionieren könnte. Vom alten Hasen der Runde kam kein Angebot.

Rohla kein „App-Man“

Nachhaltigkeitsexperte Martin Rohla widersprach seinem Vorredner und sah ein, dass Manches finanziert gehört. Das gehe nun mal am leichtesten über Reklame. Er wollte dennoch nicht einsteigen, weil er prinzipiell in keine Apps investiere. Die letzte Hoffnung Alexander Schütz brachte diverse Features ins Spiel, etwa eine Erinnerungsfunktion für Untersuchungen. Diese Pläne bejahten die Gründer und hörten ein Angebot von 200.000 Euro für 25,1 Prozent. Deal für Tickety.

Wien und Graz im Brotvergleich

Die zweiten auf der „2 Minuten 2 Millionen“-Bühne waren Sarah Lechner und Michael Berger mit Brüsli. Dabei handelt es sich um hochwertiges und nicht verkauftes Brot aus der Bäckerei, Früchte, Karamellsirup, Gewürze und um Nüsse, die zu einem Granola-Knuspermüsli kombiniert werden. Bewegt hat die beiden, dass Wien täglich so viel Brot Weg wegschmeißt, wie die Stadt Graz konsumiert. Dies im Hinterkopf haben die Gründer das Ziel der Verschwendung von Brot entgegenzuwirken und bis 2024 17.000 Tonnen Brot zu retten. Die Forderung: 400.000 Euro für 21 Prozent Beteiligung.

Brüsli
(c) PULS 4/Gerry Frank – Sarah Lechner und Michael Berger auf Brotrettungsmission.

Das Brot der Bäckereien wird dem Startup kostenlos zugestellt, Brüsli wird zudem noch in den Backstuben ins Sortiment aufgenommen. Nach dieser Info meldete sich Markus Kuntke zu Wort. Dem Trendmanager gefiel das nachhaltige Projekt und er verteilte das Billa-Startup-Ticket.

„Wichtiger Zugang gegen Verschwendung“

Schneider stieg als erste aus, sie können im Food-Bereich nicht helfen. Schütz schätzte die Idee des Brot-Recyclings, ging aber auch ohne Angebot. Haselsteiner nannte das Startup einen wichtigen Zugang gegen die Verschwendung und erbat sich Nachdenkzeit. Hinteregger zeigte sich trotz Lob nicht vollends überzeugt, bot aber doch 40.000 Euro für zehn Prozent- deckungsgleich wie ein bestehender Angel-Investor von Brüsli.

„Wunschgetriebene Bewertung“

Rohla nannte die Bewertung „wunsch-“ und nicht „zahlengetrieben“. Er kopierte das Angebot von Hinteregger. Haselsteiner stieg daraufhin aus. Danach meldete sich Daniel Zech von 7 Ventures. Die Gründer erhielten daraufhin zusätzlich zum Startup-Ticket eine Verkaufsfläche im Startup-Village im Donauzentrum und der Shopping City Süd in Wien.

Alle guten Dinge sind drei…

Als sich das Founder-Duo bereits zur Beratung zurückziehen wollte, ergriff Haselsteiner erneut das Wort. Er lud seine beiden Kollegen, die bereits ein Angebot gemacht hatten dazu ein, mit insgesamt 120.000 Euro für 25,1 Prozent in Brüsli einzusteigen. Jene waren einverstanden. Die Gründer auch. Tripple-Deal.

Magie bei „2 Minuten 2 Millionen“

Die nächsten bei „2 Minuten 2 Millionen“ waren Martin Pospischil und Andreas Raith. Sie gründeten gemeinsam die Magic School. Dort bieten sie online Live-Kurse für Kinder an, in denen spielend Zaubern gelehrt werden kann. Die Zaubertricks können mit Alltagsgegenständen nachgemacht werden. Doch damit nicht genug: Ihre Vision ist es zusätzlich zu den Kursen auch eigene dazu passende Zauberkoffer zu vertreiben. Bisher stecken 90.000 Euro in dem Startup. Die Forderung: 50.000 Euro für 15 Prozent Anteile.

Zauberei im Studio

Die fünf Kurstage pro gekaufter Session kostet 24,90 Euro. Dabei dauert eine Einheit 45 Minuten, in denen ein Zaubertrick Kindern beigebracht wird. Nach der knackigen Erklärung, wie das ganze abläuft, führten die Gründer im Studio einen ihrer Tricks vor. Es handelte sich um die altbekannte Zauberkunst von der Münze, die man von Außen in eine geschlossene Flasche bringt.

2 Minuten 2 Millionen, Magic School,
(c) PULS 4/Gerry Frank – Gründer Martin Pospischil beim Zaubern in der Startup-Show.

Die Gründer gaben danach zu Protokoll, dass sie weitere Geschäftsideen hätten, etwa Accessoires oder weitere Zauberutensilien anzubieten. Auf Nachfrage von Medienunternehmer und Aufsichtsrat des SOS-Kinderdorfs Stefan Piëch meinte das magische Duo, man könnte jetzt schon für einen Sender, wie ihn der Juror besitze, 25 Folgen a 30 bis 45 Minuten produzieren.

Hillinger nicht erlaubt

Winzer Leo Hillinger freute sich besonders über die Bewertung, konnte aber nicht weiterhelfen. Katharina Schneider allerdings sah eine Möglichkeit mit Piëch zu kooperieren und die geforderte Summe gemeinsam mit ihrem Kollegen zu bieten. Schütz gefiel die Idee und wollte auch mitmachen, verlangte aber mindestens 25,1 Prozent Anteile. Auch Hillinger sah plötzlich seine Chance gekommen sich im Konvolut zu beteiligen, wurde aber prompt von der Dame des Hauses in die Schranken gewiesen: „Vielleicht wollen wir nicht“, sprach sie.

Taktieren vorbei bei „2 Minuten 2 Millionen“

Haselsteiner übernahm in einer folgenden und taktischen Schweigerunde die Initiative und bot 70.000 Euro für 26 Prozent. Er würde gerne mit Schütz oder Schneider teilen. Piëch indes warb für sich und seine Affinität zum Thema, warf Werbezeit in das Angebot und bot die 50.000 Euro plus 100.000 Euro Medien-Budget.

Fronten kristallisieren sich heraus

Daraufhin drängte sich Schneider charmant auf und schloss sich Piëch an, als sich Daniel Zech von 7 Ventures zu Wort meldete. Er bot 200.000 Euro TV-Werbung in Kombination mit Schütz, Hillinger und Haselsteiner. Konkret hieß das: 70.000 Euro für 25,1 Prozent Anteile plus Zechs Medienbudget.

Als die zwei Fronten geklärt waren, ging Schneider in den Angriffsmodus über und stellte forsch die Frage, wer denn die Produktexpertise innehätte, wenn nicht sie. Auch Piëch vermerkte, dass Zech keinen Kindersender zur Verfügung habe. Und Schneider auf über 170 TV-Stationen vertreten wäre. Jener entgegnete, dass am Ende des Tages Eltern Dinge für die Kinder kaufen würden. Es half nichts: Deal für Magic School mit Schneider und Piëch.

Tortenmotive im Supermarkt per Smartphone ausdrucken

Der vierte bei „2 Minuten 2 Millionen“ war Christoph Brabec, der es mit LD Print (Lion-Decor) ermöglicht, Torten mit diversen essbaren Bildern zu bedrucken. Das Startup ist ein Tochterunternehmen des in Siebenhirten ansässigen Konditoreibetriebs „Süße Kunststube“ und plant im gängigen Supermarkt Displayautomaten zu platzieren, an denen man seine eigenen Motive per Smartphone für eine Fototorte nutzen kann. Ein Lebensmitteldrucker drucke das gewünschte Bild im Backshop aus, während man den Rest seines Einkaufs erledige.

Veganes Esspapier

Das Esspapier ist vegan, koscher, halal und glutenfrei. Für den internationalen Ausbau des Geschäftsfeldes forderte der Gründer 750.000 Euro für 49 Prozent. Brabec generierte seit 2017 jährlich über 200.000 Euro Umsatz. Zwar solle der Onlineshop weiterlaufen, doch das Ziel wäre es mit LD Print in den Handel zu gelangen. Sämtliche Geräte würden zur Verfügung gestellt werden.

2 Minuten 2 Millionen, LD, Lion Decor
(c) PULS 4/Gerry Frank – Christoph Brabec möchte dem Handel die Möglichkeit geben, individuelle und essbare Tortenmotive in kurzer Zeit zu drucken.

Der USP des Startups sei, wie der Gründer erklärte, der von ihm eigens entwickelte Drucker, der das Esspapier aus behandelten Kohlehydraten mit Lebensmittelfarbe in knapp unter einer Minute auswirft. Der Feuerwehrmann machte insgesamt einen guten Eindruck und verstand es seine Unternehmung im Vergleich zur Konkurrenz gut in Szene zu setzen.

Falscher Bereich für Schneider

Dennoch zweifelte Schütz am Geschäftsmodell und stieg aus. Der Gründer würde Dinge wie das Service für die Maschinen unterschätzen. Auch Haselsteiner enttäuschte den Feuerwehrmann. Schneider fand die Idee der Personalisierung toll, war aber die falsche Investorin für den Bereich Handel. Sie hätte lieber in den Onlinebereich investiert.

Kein Deal für LD bei „2 Minuten 2 Millionen“

Auch Dagmar Grossmann, CEO von Grossmann Jet Service, blieb ohne Angebot, sodass nur Bernd Hinteregger zur letzten Hoffnung wurde. Der Tourismusexperte zeigte allerdings auch kein Interesse daran zu investieren. Kein Deal für LD-Print.

Schwungradtechnologie bei „2 Minuten 2 Millionen“

Die letzten bei „2 Minuten 2 Millionen“ waren Andrei Daniel und Alex Serban Andrei aus Kufstein. Sie präsentierten ein patentiertes Trainingsgerät namens YoRoller. Die portable Trainingsstation basiert auf dem Prinzip der Fliehkraft und weckte auch schon 2019 das Interesse der NASA, woraus zurzeit der Aufzeichnung von einer Kooperation die Rede war. Die Gewichtsscheibe wiegt bloß zwei Kilogramm und erzielt eine ähnliche Trainingsleistung, wie 100 Kilogramm schwere Geräte. Für die Schwungradtechnologie forderten die Gründer 400.000 Euro für zehn Prozent Beteiligung.

Konkurrent geklagt

Zu Pitchbeginn präsentierte Andrei wortlos ein paar Trainingsmöglichkeiten. Was dazu führte, dass sowohl Schütz und Hillinger sich selbst am Gerät betätigten. Danach mussten die Gründer ihre Firmenbewertung verteidigen. Was ihnen schwerfiel, da sie bisher wenige zehntausend Euro an Umsatz vorzuweisen hatten. Sie erklärten sogar, dass ein ehemaliger Investor ihre Idee nachahmen würde und damit Millionenumsätze mache. Er wurde bereits geklagt und habe marktverbot in Deutschland.

(c) PULS 4/Gerry Frank – Andrei Daniel und Alex Serban Andrei haben ein auf Schwungtechnologie basierendes Trainingsgerät namens YoRoller entwickelt.

Ein weiteres Problem war, dass es bisher keine konkreten Aufträge für den YoRoller gibt. Bloß Interessenten.. Haselsteiner und Hillinger stiegen als erster aus. Die Bewertung wäre „unmöglich“. Runtastic-Gründer Florian Gschwandtner meinte, er würde nicht in ein Unternehmen einsteigen, das ein anderes klagt. Zudem wäre ihm das Gerät zu groß, um wirklich portabel zu sein. Danach ging auch Schneider ohne Angebot. Schütz gefiel das Produkt. Jedoch wollte er zu dieser Bewertung nicht investieren. Er würde allerdings einen YoRoller kaufen. Kein Deal.

Deine ungelesenen Artikel:
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.
/artikel/no-hype-ki-folge-5
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.
/artikel/no-hype-ki-folge-5

„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.


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
Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag