11.06.2021

Clara Blume zu Culture Tech: „Künstler sind die Phalanx, die neues Terrain erobert“

Clara Blume ist Kulturdiplomatin sowie eine Singer/Songwriterin, die in Wien geboren wurde. Sie hat 2011 zusammen mit ihren Brüdern und Freunden "The Singer Songwriter Circus" gegründet, eine Plattform für Musiker, um an wechselnden Orten ihre Musik zu präsentieren. Im Interview äußert sich die Leiterin des "Open Austria Art + Tech Lab" im Silicon Valley zu Culture Tech und was Technologien in einem Kulturland wie Österreich für Möglichkeiten bieten.
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Culture Tech, Clara Blume
(c) Pia Clodi - Clara Blume: "Man darf deshalb nicht den Fehler begehen, Technologie auf ‚TikTok‘ und ‚Katzen-Gifs‘ zu reduzieren."

Clara Blume arbeitet als europäische Kulturdiplomatin und Künstlerin im Silicon Valley und leitet das „Open Austria Art + Tech Lab“, um das Zusammenspiel von menschlicher und künstlicher Kreativität zu erforschen. Als Labor für offene und interdisziplinäre Zusammenarbeit kuratiert, beauftragt und fördert Blume Kunstprojekte, die neu definieren möchten, was es bedeutet, im Zeitalter der künstlichen Intelligenz ein Mensch zu sein. In Abstimmung mit Österreichs Bemühungen in der Tech-Diplomatie arbeitet das „Art + Tech Lab“ mit politischen Entscheidungsträgern aus Europa und den USA zusammen, um für einen neuen digitalen Humanismus in der Tech-Branche zu werben.

Als Präsidentin des EUNIC Silicon Valley (EUNIC Silicon Valley) in den Jahren 2019 und 2020 ist Blume Mitbegründerin und Präsidentin der in San Francisco ansässigen gemeinnützigen Organisation „The Grid“ (Art Powers Technology), die von der Europäischen Kommission und Salesforce unterstützt wird. Zuletzt hat sie die erste Ausgabe des in San Francisco ansässigen „Art + Tech Festivals“ The Grid ins Leben gerufen und kuratiert: „Exposure – Art + Tech + Policy Days“ im September 2020.

Vor ihrer Rolle in der Kulturdiplomatie arbeitete sie als professionelle Musikerin und Künstlerin, tourte hauptsächlich durch die EU und die USA, trat mehrmals im nationalen Fernsehen auf und war Headliner auf internationalen Festivals. Als Gründerin und Managerin der Non-Profit-Organisation und Wiener Performance-Plattform „The Singer Songwriter Circus“ förderte Blume Songwriter aus aller Welt. Sie wurde 2016 als „Künstlerin des Jahres“ und 2015 als „Frau des Jahres“ nominiert.


Culture-Tech, ein relativ neuer Begriff. Worum geht es da genau?

Clara Blume: „Kunst/Kultur und Technologie sind zwei Seiten derselben Medaille. Technologien sind seit Anbeginn der Menschheitsgeschichte Teil künstlerischer Praxis. Ein Pinsel, ein Drumstick, und aktuell eben ein Algorithmus sind alles Technologien, die den Ausdruck menschlicher Kreativität erweitern. Oftmals wird Kultur fälschlicherweise als Antipode der Innovation gedacht – als Kulturgut, das inhärent an unsere Identität geknüpft ist und welches es zu konservieren gilt.“

Also ist es untrennbar miteinander verknüpft? Und Österreich auf dem Weg zum Culture Tech-Hub?

„Kultur ist ein lebender Organismus. Kunst lebt vom Experimentieren und stellt daher auch den wichtigsten Motor von Innovation dar. So war beispielsweise Mozart ein bedeutender ‚Popkünstler‘ seiner Zeit und hat durch die Verwendung des Klaviers brandneue Technologien in Umlauf gebracht. Österreich als Culture Tech-Hub etablieren zu wollen, ist eine natürliche Weiterentwicklung bereits existierender Tendenzen. Seit rund 40 Jahren ist Österreich auch ein international renommierter Standort für viele Formen digitaler Kunst und durch die Ars Electronica auch ein Mekka für MedienkünstlerInnen aus aller Welt.“

Österreich wird ja heute noch als Kulturnation gesehen. Auch in Bezug auf innovative Kunst?

„Insbesondere in den USA wird Österreich vorrangig als Kulturnation wahrgenommen. Als Nation von großen Künstlern, Denkern und Pionieren – der Avantgarde neuartiger Ausdrucksformen. Mit dem Begriff ‚Culture Tech‘ haben wir die Chance, diese externe Wahrnehmung nun auch richtig zu ‘branden’ und uns als Nation anzueignen. Dabei setzen wir nicht nur auf die Salzburger Festspiele, sondern eben auch auf kritische und experimentelle Auseinandersetzung mit neuartigen Zukunftstechnologien. KünstlerInnen sind die Phalanx, die neues Terrain erobert. Dieser Aspekt ist auch für die Industrie enorm wertvoll. Letztlich muss man ‚Culture‘ auch im Sinne der Unternehmenskultur denken, wie das im Silicon Valley seit jeher gang und gäbe ist. Ein reiches kulturelles Angebot steigert die Lebensqualität und macht Österreich damit auch als Standort für Tech-Konzerne und Startups attraktiver.“

Also eine Chance für Österreich?

Das ist historisch mitunter auch der Grund, weshalb Paris innerhalb Europas sogar oftmals Niedrigsteuerländer wie Irland ausbotet. Die Angestellten haben großen Einfluss auf die Standortwahl und entscheiden sich für das ’savoir vivre‘ – hier kann Österreich enorm punkten, denn Kunst ist lebensnotwendig. Der Mensch braucht die künstlerische Erfahrung, um das eigene Selbst in seiner Ganzheit begreifen zu können. Die amerikanischen Tech-Giganten haben das verstanden: sie stellen nicht nur tausende Kunstschaffende an, sondern legen auch enormen Wert darauf, ihren Programmierern und Wissenschaftlern Wege des eigenen künstlerischen Ausdrucks zu ermöglichen. Culture Tech bedeutet Innovationskultur fördern, interdisziplinär denken, und Kunst den Raum zum Experimentieren zu schenken.“

Wie siehst du die Entwicklung der letzten Jahre in Österreich und wohin geht sie die nächsten?

„Technologie polarisiert. Sie trägt nicht nur zur aktiv zur Polarisierung unserer Gesellschaft bei, sie schafft auch eine neue geopolitische Weltordnung. Man darf deshalb nicht den Fehler begehen, Technologie auf ‚TikTok‘ und ‚Katzen-Gifs‘ zu reduzieren. Digitale Technologien sind omnipräsent und diktieren indirekt oder direkt jeden Aspekt unseres Lebens. Unter der österreichischen Bevölkerung beobachten wir aktuell eine zunehmende Technologie-Skepsis, die sicherlich in Teilaspekten auch begründet ist. Problematisch wird es nur dann, wenn wir uns aktiv aus den akuten Problemfeldern der Digitalisierung herausnehmen und das Spielfeld damit anderen ‘Playern’ überlassen. Unsere Menschenrechte müssen auch online geschützt werden. Dafür ist ein gesellschaftliches Umdenken erforderlich. Wer sich das Potenzial von neuartigen Technologien aneignet, kann die ‚4. Industrielle Revolution‘ aktiv mitgestalten. So entwickeln wir uns von einer Nation aus Konsumenten zu einem Land von digitalen Akteuren.“

Besonders mit dem ‚Boost‘, den Covid19 brachte. Welchen Impact hatte die Pandemie und was kann man daraus mitnehmen?

„Viel wurde über die Auswirkungen der Pandemie geschrieben und ich werde damit nicht auf die unzähligen verheerend destruktiven Aspekte eingehen. Ich persönlich denke seit 2020 völlig anders über den Begriff der ‚essentiellen Arbeit‘ nach und sehe mich voller Demut daran erinnert, dass wir einen stärkeren gesellschaftlichen Zusammenhalt benötigen. Abgesehen davon, möchte ich noch gerne hervorstreichen, dass uns global die Bedeutung von ‘digital literacy’, digitale Alphabetisierung, schlagartig bewusst geworden ist. Die Pandemie hat existierende strukturelle Ungerechtigkeiten nur noch verstärkt. Allein der fehlende Zugang zum Internet hat Schulkinder auf der ganzen Welt vor ein unlösbares Problem gestellt. Technologie darf kein Luxusgut sein. Wer sich dieser Realität am schnellsten anpasst, formiert eine Generation, die die Zukunft aktiv mitgestalten wird.“

Wie genau verändert sich Kunst durch digitale Innovation? Welche Rollen spielen Culture-Tech-Startups dabei? Und was sind deiner Meinung nach die Chancen für die neue Kulturerfahrung?

„Die Digitalisierung kann einen positiven demokratisierenden Effekt haben. ‚Skills‘ ist nach wie vor das magische Wort, das Tür und Tor öffnet. Aber viele Kompetenzen erlernt man heutzutage autodidaktisch oder durch kostengünstiges eLearning: Coding über Coursera, Photographie über Masterclass, oder Russisch über YouTube. Im Zeitalter der Digitalisierung beginnen die Grenzen zwischen den Disziplinen zu verschwimmen. So gestaltet man sein eigenes maßgeschneidertes Arbeitsprofil. Dasselbe gilt für die Kunst: Digitale Künstler oder Medienkünstler stellen ihre eindrucksvollen Fähigkeiten unter Beweis, wenn sie sich als ‘early adopters’ neue digitale Tools aneignen und diese unter der Bevölkerung zirkulieren.“

Eine neuer Form des Künstler-Daseins also?

„KünstlerIn sein im digitalen Zeitalter bedeutet damit auch, die Kunst aus dem Elfenbeinturm zu locken und aktiv an der Gestaltung der (digitalen) Gesellschaft zu partizipieren. Das kommt einem Paradigmenwechsel gleich, den die Kunstgeschichte in dieser Form noch nicht durchgemacht hat. An der Schnittstelle von Kunst und Gesellschaft trifft der künstlerische Ausdruck auf die Anforderungen der Industrie. Je mehr der Mensch zum ‘Digital Human’ wird, desto mehr wird er die Möglichkeiten der Digitalisierung zur persönlichen Entfaltung wahrnehmen. Darin steckt ein enormes Potenzial für die Startup-Kultur. Ich sehe die Zukunft der Kunst im ‚Immersive Experience Design‘ – einer Hybridität der Künste, wo Klang, Bild, Haptik, Geruchssinn und Interaktivität, in eine Kunsterfahrung zusammenfließen.“

Was sagt man Kritikern, die Digitales und Kunst nicht verbunden sehen wollen?

Wie bereits eingangs erwähnt, stellt die Trennung von Kunst und Technologie eine falsche Dichotomie dar. Problematisch finde ich außerdem den fehlgeleiteten Elitismus, der Medienkunst oftmals entgegengebracht wird. Auch das ist leider nichts Neues in der Geschichte der Kunst, denn die Avantgarde wird zunächst stets belächelt. Um ein überstrapaziertes Beispiel heranzuziehen: Van Gogh ist bettelarm verstorben und trotzdem kann man heutzutage seinen Sonnenblumen nicht entkommen. Digitale Kunst ist die Avantgarde unserer Zeit und wird in 50 Jahren die Auktionshäuser sprengen. Das tut sie sogar in Ansätzen jetzt schon, wenn man sich Beeples Verkauf des NFTs ‚Everydays – The First 5000 Days‘ für 69 Million US-Dollar ansieht. Damit möchte ich keinesfalls traditionelle Kunstformen schmälern und räume diesen einen bedeutenden Platz in unserer Gesellschaft ein. Letztlich reduziert sich die Debatte um digitale Kunst auf eine wesentliche Frage: Was hat Wert in unserer Gesellschaft? Sobald wir digitaler Kunst auch monetären Wert beimessen, wird sich die Kunstform auch unter engstirnigen Kritikern etablieren.“

Wie sind in Österreich die Rahmenbedingungen und in welchen Bereichen ist die Politik gefragt? Kurzum die Meta-Frage: Was bräuchte es, um Österreich zum Culture Tech-Hub zu machen?

Österreich hat alle Zutaten, um sich international als Culture Tech-Hub zu etablieren: das Talent, die Hochschulen mit exzellenter Grundlagenforschung, das innovative Potenzial, der reiche kulturelle Humus, einen hohen Lebensstandard, die öffentliche Förderkultur. Es braucht politischen Willen, um aktives ‚Nation Branding‘ zu betreiben und die Idee großflächig zu streuen. Wir Österreicher und Österreicherinnen könnten mehr Risikobereitschaft vertragen und am internationalen Parkett mehr Selbstbewusstsein in unsere eigenen Fähigkeiten zeigen. Leider lässt sich das nicht einfach politisch implementieren – es braucht Zeit, um verinnerlicht zu werden. Aber in der Zwischenzeit kann die Politik ein starkes Zeichen setzen, dass wir als Land das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz aktiv mitgestalten wollen. Es wird sich zeigen, dass der Schlüssel hierzu in der menschlichen Kreativität liegt. Diese zu fördern, sollte das Herzstück aktueller Bildungsreformen werden.“

Auf diesem Weg, welche Hürden gibt es und wie löst man diese auf?

Die österreichische Startup- und Unternehmenskultur braucht Unterstützung. Man kann nicht oft genug daran erinnern, dass es in Österreich kaum private Investoren gibt, die das Scale-up junger Unternehmen ermöglichen. Wir müssen den Graben zwischen öffentlichen Subventionen und fehlendem privaten ‚Venture Capital‘ überbrücken. Nur so kommt auch Österreich in den Genuss seiner eigenen Unicorns, die es benötigt, um Innovation voranzutreiben.“

Abschließend, du verstehst Culture Tech als weiteren Faktor des kulturellen Erbes in Österreich?

Culture Tech bedeutet auch unsere heimische Kunst und reiches kulturelles Erbe nicht nur als Freizeit- und Tourismusattraktion zu werten, sondern als essentiellen Baustein gesellschaftlichen Wachstums. Die Kalkulation lautet oftmals: wir subventionieren die Staatsoper und die Salzburger Festspiele, da diese für den Tourismus enorm relevant sind. Kunst zu konservieren ist ein würdiges Ziel, aber bitte nicht auf Kosten der Experimentierfreudigkeit. Sobald wir begreifen, welch enormer Appetit in der jungen Bevölkerung für neue Ausdrucksformen herrscht, wird Österreich eine kulturelle Renaissance erleben – eine neue Wiener Moderne, die das Zusammenspiel der Disziplinen begrüßt und neue unerforschte Wege beschreitet.

Clara Blume wird am 30. Juni im Rahmen der Veranstaltung „Österreich digital gestalten – Culture meets Tech“, organisiert von der Politischen Akademie und der Julius Raab Stiftung, als Speakerin auftreten und ihre Erfahrungen in einem Impulstalk zum Thema Kultur, Digitalisierung und Politik teilen.

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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.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

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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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