06.04.2021

Safing-Gründer Fiedler: „In jedem unserer Zimmer sitzt ein bezahlter Spion“

Safing blieb ohne Investment bei "2 Minuten 2 Millionen", weil Gründer Raphael Fiedler 300.000 Euro von Alexander Schütz für 25,1 Prozent Anteile abgelehnt hat. Er erläutert die Gründe, ruft innerhalb seiner Kritik an der Startup-Szene den Nicht-Exit als Ziel aus und erinnert sich ans Kinderzimmer, als den drei Foundern die Sorge um Datenklau gewahr wurde.
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Safing, Datenschutz, Schutz, PC-Schutz
(c) Safing - Das Safing-Team rund um Raphael Fiedler.

Ein unscheinbarer Typ mit Hut und Mantel. Rechts ein Stift und links ein Notizblock in der Hand. Der Blick dauernd hin und her schweifend zwischen Zettel in den Fingern und über die Schulter des PC-Nutzers auf den Bildschirm lugend. Erkenntnisse: Google-Suche nach „Wie werde ich ein Unicorn?“. Notiert. Auf Facebook: Beiträge von Benedict Cumberbatch geliked. Notiert. Am Smartphone mit einer weiblichen Userin, zwischen 30 und 40, interagiert. Thema: Geburtstagsgeschenk für unbekannten Mann, 42, Gamer. Notiert. So oder ähnlich stellt sich Safing-Gründer Raphael Fiedler den alltäglichen Daten-Diebstahl vor, der im Stillen vollzogen wird, sobald man Technologien nutzt, um sich zu informieren oder auszutauschen.

Big Boss Facebook und Google

„Das Maß der digitalen Massenüberwachung ist absurd. Auf die analoge Welt übertragen sitzt in jedem unserer Zimmer ein bezahlter Spion und informiert den Big-Boss wie Facebook oder Google über jeden deiner Atemzüge. Wo du dich herumtreibst, was und mit wem du derzeit kommunizierst und sogar wie du dich gerade fühlst“, sagt er.

Er hat deshalb mit Daniel Hovie und David Gunnarsson ein Startup gegründet, das sich dem Schutz von Daten verschrieben hat. „Wir wollen zurück in eine Welt gehen, in der wir nicht mehr so eingeengt leben, in der nicht jede Handlung überwacht und ausgebeutet wird. Es geht darum, wieder einen geschützten Raum zu schaffen und diesen auch langfristig zu versichern. Und da müssen wir als Unternehmen jeden Vektor schützen.“, sagt er. Und erinnert sich an die Anfänge.

Safing-Start mit Edward Snowden

Begonnen hat es mit den Snowden-Enthüllungen 2013. Co-Founder Daniel Hovie merkte ab diesem Zeitpunkt, in welchem Umfang intime Daten ohne Wissen der Betroffenen abgesaugt und missbraucht werden. Und hat begonnen, an Konzepten und Prototypen zu tüfteln.

Über die Jahre hat er immer wieder mit Fiedler und Gunnarsson über seine Ideen geredet: „2017 hat er dann Safing mit der ersten Netidee Förderung gegründet. Mit 2018 sind wir dann alle drei Vollzeit eingestiegen und haben unsere Jobs gekündigt. Gestartet haben wir in einem kleinen Kinderzimmer. Da haben wir drei Schreibtische reingestellt und uns unter engstem Raum kennengelernt und zusammengearbeitet. Das waren noch Zeiten“, erinnert sich Fiedler schmunzelnd an damals.

Safing, Datenschutz, Datenklau, Wie schützeich mich im Internet, Netz, Daten, Facebook, Google
(c) Safing – Das berühmte Kinderzimmer des Safing-Teams, in dem alles seinen Anfang nahm.

Heute gehört es zu Fiedlers Hauptaufgabe Menschen bewusst zu machen, was mit ihren Daten passiert. „Hier ist eigentlich ’nicht bewusst‘ das absolut richtige Stichwort. Das Gemeine ist, dass der größte Daten-Diebstahl in einem abstrakten Raum passiert. Den Überwachungskonzernen wie Facebook ist der Inhalt der Daten gar nicht wichtig. Für sie sind die Fakten rundherum viel interessanter: Etwa, wo du dich aufhälst, wem du schreibst, welche Apps du wie oft verwendest. All dies verrät viel mehr als wir ahnen können. Diese so genannten Meta-Daten werden dann verknüpft und verarbeitet mit nur einem Ziel. Möglichst viel Geld aus dir zu quetschen. Die Gewinn-Maximierung passiert heute beim Kunden, nicht beim Produkt“, so Fiedler.

Master of the Port

Deswegen wurde Safing gegründet und arbeitet mit einer Software namens „Portmaster“. Sie zeigt dem User alle Programme und deren Internet-Aktivitäten an. Und sperrt die „schlimmen“ Verbindungen automatisch. „Der Nutzer bekommt mit dem ‚Portmaster‘ die volle Kontrolle. Er kann jede Verbindung blockieren oder wieder zulassen“, erklärt Fiedler. „Damit kann ich zum Beispiel Facebook von Spotify aussperren, aber weiterhin via meinen Browser auf Facebook zugreifen. Und Spotify funktioniert auch ohne den Facebook-Trackern problemlos.“

Fiedler zieht bei dieser Erklärung ein Beispiel aus dem analogen Alltag hervor, das die Problematik des Datenklau präzisieren soll, wenn er sagt: „Es werden private Nutzerdaten geschützt. Wenn du auf die Mariahilferstraße in Wien einkaufen gehst, weiß der Verkäufer auch nicht automatisch, wo du wohnst und was deine Hobbies sind. Im Internet ist das aber so. Egal wohin ich surfe, jeder weiß, wo ich Zuhause bin und kann leicht in Erfahrung bringen, was meine Interessen sind. Davor schützt unser Privatsphäre-Netzwerk.“

Domäne der Jugend?

Ein Netzwerk, das bei „2 Minuten 2 Minuten“ keinen Investor mitnehmen konnte oder wollte. Besonders Neu-Juror Bernd Hinteregger sprach bei seiner Absage an einen Deal mit Safing von „einer Welt des Gründers“, mit der er sich nicht zu beschäftigen wünsche. Eine Welt, aus der es pragmatisch gesehen eigentlich kaum mehr noch ein Entrinnen geben kann, sofern man seinen Lebensstil nicht drastisch ändert und die technologischen Möglichkeiten außer Acht lässt. Online-Shopping, Konsum von Nachrichten auf Webseiten oder die sozialen Netzwerke galten lange Zeit als Domäne der Jugend. Fiedler jedoch sieht dies etwas anders.

Die große Lüge des Zeitalters

Er sagt „Ich glaube nicht, dass die Probleme einer Generation zugeschoben werden können. Wir haben uns als gesamte Gesellschaft zu leicht ködern lassen mit der Lüge von gratis E-Mail, Social Media und Konsorten. Dabei waren wir naiv und haben geglaubt, alles sei wirklich kostenlos und hätte keinen Haken. Aber es ging auch so schnell. Vor 15 Jahren gab es noch kein einziges Smartphone und Facebook war in den Kinderschuhen. Da ist es auch verständlich, dass zum Beispiel die persönliche Sicherheit oder die Legislative hinterherhinken.“

DSGVO ein guter Schritt

In Fiedlers Augen scheinen wir jedoch als Kollektiv langsam „aufzuholen“. Er sieht in der DSGVO der EU rechtlich gut gesetzte Schritte. Auch das Verständnis, wie schädlich Massenüberwachung sei, würde immer größer werden, so der Gründer. „Dies zeigt zum Beispiel die neuerliche Explosion der App Signal. Und genau davon braucht es mehr. Mehr Bewusstsein, einfachere Werkzeuge und bessere Gesetze um unsere Demokratien zu bewahren.“

„Zu großer Einfluss“

Für dieses Ziel benötige es Vertrauen. „Und dieses gilt in allen Bereichen zu verteidigen. Ein 25,1 Prozent-Inhaber hat einen zu großen Einfluss im Unternehmen, das hat nichts mit Herrn Schütz zu tun“, kehrt Fiedler gedanklich zurück zu der Absage an den TV-Investor bei „2 Minuten 2 Millionen“. Er und seine Partner waren ein wenig mit der Erwartung keinen Deal zu bekommen in die Show gegangen. Und erklären mit Kritik an der Startup-Szene ihre Entscheidung.

Kritik an Startup-Szene

„Es gibt heutzutage fast schon einen Gruppenzwang, Nutzer zu überwachen und deren Daten zu verkaufen. Das macht man entweder recht bald via Deals oder später durch einen Verkauf des Unternehmens, den Exit. Ein Käufer ersteht heute ja nicht primär das Unternehmen, sondern dessen Nutzer und Daten. Siehe etwa WhatsApp und Instagram zu Facebook, FitBit zu Google, Runtastic zu Adidas“, sagt Fiedler. „Wir sammeln keine sensiblen Daten, sind open-source, damit Nutzer dies validieren können. Und wollen auch keinen Exit. Deswegen passt da auch kein Investor mit vielen Prozenten hinein. Safing gehört den Gründern zu 100 Prozent.“

Neue Geschäftsfelder für Safing?

Die nahe Zukunft des Startups beinhaltet Stress-Tests für ihr Netzwerk und ihre Algorithmen, sowie den Ausbau der User-Basis, die sich seit Show-Aufzeichnung von 200 „daily active-Usern“ auf rund 500 vergrößert hat. Und auch Gedanken rund um weitere mögliche Geschäftsfelder des Unternehmens. „Unser Privatsphäre-Netzwerk hat einige technischen Asse im Ärmel, die besonders für ausfallkritische Anwendungen interessant sind“, sagt Fiedler. „Ein Beispiel sind selbstfahrende Autos, die immer online sein müssen. Mit unserer Technologie können mehrere Verbindungen gleichzeitig verwendet werden und wenn eine ausfällt, wird komplett unterbrechungsfrei mit den restlichen weitergemacht.“

Das Monopol-Problem

Für den Datenklau hingegen hat der Gründer klare Worte und einen Appell an die Politik: „Es mag ja beim Individuum harmlos klingen, aber Massenüberwachung wurde schon auf großer Bühne missbraucht, um etwa Wahlen zu manipulieren, wenn man sich an Cambridge Analytica erinnert (Anm.: Datenklau mit über 87 Millionen betroffenen Usern, deren Daten dazu genutzt wurden bei der US-Wahl Wähler mit zielgerichteten Botschaften zu manipulieren). Und ja, gerade in diesem Bereich braucht es mehr Schutz auf mehreren Ebenen. Wir helfen dem Nutzer via Software, aber es braucht genauso bessere Regulierungen und Gesetze, um Monopole in die Schranken zu weisen.“

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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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