14.11.2022

Die Ananasfrage: Wenn der Chef dich fragt, ob du Sperma schlucken kannst

Für unseren Schwerpunkt #growrespect sprechen wir mit Menschen aus der Arbeits- und Startup-Welt über ihre Belästigungserfahrung am Arbeitsplatz. Ein erster Erfahrungsbericht.
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#growrespect: Startup-Mitarbeiterinnen berichten über Chefs die ein Meeting zum Date deklarieren und HR-Abteilungen die nicht aktiv werden © AdobeStock/the_lightwriter
#growrespect: Startup-Mitarbeiterinnen berichten über Chefs die ein Meeting zum Date deklarieren und HR-Abteilungen die nicht aktiv werden © AdobeStock/the_lightwriter

Vor knapp zwei Monaten starteten wir unsere Initiative #growrespect. Die Reaktion auf einen Schwerpunkt, der sich speziell Sexismus-Erfahrungen, aber auch konkreter sexueller Belästigung am Arbeitsplatz widmet, war unterschiedlich. Manche waren überrascht, dass so ein spezifischer Schwerpunkt nötig sei, andere zeigten sich besorgt, dass solche Artikel “die Karriere eines Mannes zerstören könnten”. In den meisten Fällen wurde uns von der brutkasten-Community aber die Notwendigkeit von #growrespect bestätigt. Zahlreiche Nachrichten, persönliche Gespräche und Telefonate später, in denen uns Frauen ihre Erfahrungen und Männer ihre Beobachtungen schilderten, können wir einen ersten Erfahrungsbericht abgeben. 

Wenn am Ende eines Events alle Frauen beisammen sitzen, um ihre Erfahrungen zu verarbeiten

Wenige Wochen nach meinem Start beim brutkasten, durfte ich zur Berichterstattung auf mein erstes mehrtägiges Event fahren. Dass dort irgendetwas falsch läuft, war mir relativ schnell klar. Bestätigt wurde mein Eindruck aber, als meine Kollegin und ich am letzten Tag von mehreren Frauen angesprochen wurden: “Wir wollten euch fragen, ob ihr ähnliche Erfahrungen gemacht habt. Wir sind schockiert, was in den letzten Tagen auf diesem Event passiert ist”, erklärten sie uns kurz vor der Abreise. So sei es meist unmöglich gewesen, über Unternehmensziele oder Arbeitserfahrung zu sprechen, ohne anzügliche Blicke oder Kommentare einzuheimsen. “Look at my brain, not at my boobs!”, war nur einer der Gedanken, die den Anwesenden durch den Kopf gingen.

Die Beschreibungen der Frauen fügten sich mit meinen eigenen Erfahrungen: Während der Abmoderation eines Videointerviews gab mir mein Gesprächspartner einen unangenehmen Klaps auf die Hüfte. Daraufhin bemerkte mein Kollege, der das Interview von außen beobachtete: ”Wir können das Video nicht verwenden, der Kerl hat dir vor laufender Kamera an den Po gefasst!” – viel Arbeitsaufwand für nichts und ein Problem, das vor allem Frauen kennen. Bei einem anderen Interview und der Frage nach seinem Geschäftsfeld, antwortete mein Gegenüber: “Du bist aber groß! Wie läuft das so mit den Männern beim Dating?!”. Im späteren Gespräch mit einem anderen Besucher wurde ich von einem Gründer im Vorbeigehen unterbrochen, der fragt: “Wird hier jetzt endlich mal geschmust, oder wie schaut’s aus?”. Derselbe kam im Zuge der Veranstaltung in mehreren Gesprächen immer wieder auf das Thema Sex – oder wie er es nannte: “vögeln”. 

Beim Businesstalk bitte nicht das Gesicht in den Nacken der Gegenüber legen

Während eines späteren Gesprächs mit einem Event-Teilnehmer und meiner Kollegin gesellte sich ein sehr betrunkener Founder zur Gruppe. Nachdem er bereits am Vormittag mehrmals darüber scherzte, dass er meine Kollegin heute noch tragen könnte, warf er hier ohne Vorwarnung seinen Körper an meinen Körper, seinen Arm um meine Schulter und sein Gesicht in meinen Nacken. Ich selbst erstarrte, ein weiterer Zeuge blickte lächelnd zu Boden, meine Kollegin schritt ein und entfernte den Founder von meinem Körper. Dieser kehrte sich grinsend ab und wurde zu späterer Stunde an der Hotelbar wieder auf mich aufmerksam. Nach mehreren unangenehmen Hinweisen zu meiner “Schönheit und guten Genen” verließ ich die Bar und sprintete auf mein Hotelzimmer – in mir wuchs die Sorge, dass mich jemand in mein Bett verfolgen würde, also rannte ich lieber, anstatt mich normal zurückzuziehen.

#growrespect will Realitäten beleuchten, die viele nicht sehen

Diese Erfahrungen waren mitunter der Auslöser zum Start von #growrespect. Denn in unserer Redaktion waren wir uns sicher: Derartige Vorkommnisse in der Arbeitswelt sind kein Einzelfall. Im Journalismus sollen Themen beleuchtet werden, wo andere nicht hinschauen. Meine Gespräche mit anderen Frauen aus der Startup-Szene haben mir gezeigt, dass sexuelle Belästigung ein Thema ist, das häufig nicht gesehen wird. Das Image einer fortschrittlichen, lässigen, modernen Startup-Welt schützt nicht vor Grenzüberschreitungen. Sexuelle Belästigung ist Teil unserer Gesellschaft, daher macht es (traurigerweise auch) Sinn, dass sie Teil der Arbeitswelt und damit Teil der Startupwelt ist. Was in meinen Gesprächen auffällt: Betroffene melden ihre Erlebnisse. Konsequenzen für die belästigenden Personen bleiben meist aus. 

“Castingcouch” und “Logo vergewaltigen”

Eines meiner ersten Telefonate für #growrespect führe ich im Spätsommer 2022 an meinem Home-Office-Schreibtisch. Eine Managerin mit mehrjähriger Berufserfahrung in der Startup-Welt möchte Erlebnisse mit mir teilen, die nach wie vor ihren Alltag prägen. “Wir sollten nicht das Logo vergewaltigen”, verkündet, um eines ihrer Beispiele zu nennen, der neue CEO des Unternehmens in einem Meeting. Seine Wortwahl wiederholt sich im Zuge der Team-Besprechungen mehrmals, woraufhin die Mitarbeiterin anmerkt, dass sie sich damit nicht wohlfühle. “Eine Vergewaltigung ist für mich eine der schlimmsten Gewalttaten, die man einem Menschen antun kann. Wie kann man so ein Wort so leichtfertig benutzen?”, fragt sie mich in unserem Gespräch.  

In einem anderen Kontext habe der neue Geschäftsführer erklärt, dass sie das Meeting dann auf der Castingcouch fortsetzen könnten. Wenn man sich die Google-Ergebnisse des Begriffs “Castingcouch” ansieht (die ersten drei Aufrufe sind Pornoseiten): Ein gemeinhin bekanntes Synonym für “Karriere” gegen Sex. In der späteren anwaltlichen Argumentation des Startups wird hierzu erklärt, dass die Bezeichnung lediglich auf den abgenutzten Zustand der Office-Couch verwiesen werden sollte und keine sexuelle Komponente gemeint war. 

Konsequenzen für Angestellte und Unternehmen

Als die Managerin den neuen CEO darauf hinweist, dass seine Bemerkungen sexistisch und unangemessen seien, gibt jener CEO an: “Das war doch nur Spaß”. In einem anderen Kontext reagiert er auf ihre Kritik mit: “Sei doch nicht so zimperlich.” Einige Kommentare dieser Art später – darunter über den Kleidungsstil einer Kollegin und dem Hinweis, dass Frauen “damit ja etwas bezwecken” möchten – wendet sich die Mitarbeiterin erfolglos an ihre HR-Kollegin. Die Belästigte verlässt schließlich das Unternehmen, obwohl sie sich mehrere Jahre eine Position als festen Bestandteil des Unternehmens mit eigenem Team erarbeitet hat.

Sie erklärt, dass sie lange darüber nachgedacht habe, wie sie mit der Situation umgehen möchte. Und entschied, sie wolle die Erfahrungen schlicht nicht so stehen lassen. Nach Verlassen des Unternehmens wendet sie sich an die Gleichbehandlungsanwaltschaft, wo sie kostenlos beraten wird. In einem Schreiben an ihren ehemaligen Arbeitgeber zählt sie die Vorkommnisse auf, die gegen das Gleichbehandlungsgesetz verstoßen. Damit will sie bezwecken, dass im Startup Schulungen und Sensibilisierung für das Thema Sexismus und sexuelle Belästigung entstehen. Im Schreiben werden diese Punkte als Forderungen formuliert.

Das anwaltliche Antwortschreiben des Wiener Startups überraschte die ehemalige Mitarbeiterin jedoch sehr: “Ich dachte, ich fasse das Erlebte zusammen, erkläre das Problem noch einmal und dann ist die Sache geschafft. Mit ihrer Reaktion zeigen sie überhaupt keine Einsicht. Das hätte ich nicht erwartet”, meint die Managerin. Das Startup weist in seiner Reaktion jegliche Schuld von sich und erklärt, dass die einzelnen Aussagen nicht so gemeint waren, die Wahrnehmung ihrer ehemaligen Mitarbeiterin aber bedauert.

Arbeitsmeeting ≠ Date

Ein weiterer Fall wird mir von der Ex-Mitarbeiterin eines anderen Startups anvertraut. Er zeigt ein anderes Erlebnis im Zahnrad derselben Problematik und unterstreicht wieder einmal: Erlebnisse sind immer individuell, das Problem bleibt dasselbe. Während ihrer Tätigkeit bei einem deutschen Startup sei sie die Vertrauensperson der neuen Praktikantin gewesen. Diese kommt eines Tages auf sie zu und erklärt, dass der CEO des Unternehmens überraschend nach Wien eingeflogen sei und sie drei Tage mit ihm alleine war. Im Zuge der Businessreise habe ihr Chef ihr unter anderem erklärt: “Wir zwei sind gerade auf einem Date.” Nachdem die Praktikantin im späteren Gespräch erwähnt, dass sie allergisch auf Ananas sei, fragt er sie schließlich: “Ah, heißt das, du kannst auch kein Sperma schlucken, das nach Ananas schmeckt?”

Alles eine Kleinigkeit?

Nach drei Tagen direkter Zusammenarbeit mit dem Chef, will die Praktikantin das Arbeitsverhältnis vorzeitig beenden. Statt der geplanten drei Monate, versucht sie, das Praktikum nach zwei Wochen abzubrechen. Das gestaltet sich schwieriger als gedacht. “Der Chef war drei Tage da und sie hat drei Tage gelitten”, erklärt mir die Vertrauensperson, die inzwischen ebenfalls das Unternehmen verlassen hat. Die Erfahrungen der Praktikantin seien der letzte Tropfen gewesen, der für sie das Fass zum Überlaufen gebracht hat. Gekündigt habe sie letztendlich, nachdem sie beobachtet hat, wie das Unternehmen auf die Konfrontation reagiert.

Die Praktikantin habe sich von ihr ermutigt gefühlt, die Vorfälle in der Personalabteilung zu melden. Dort wird ihr erklärt: “Wenn es sein muss, kannst du dein Praktikum früher beenden, die zwei Wochen bis Monatsende machst du aber schon noch fertig.” Außerdem wird sie darauf hingewiesen, dass sie eine Kündigung einreichen muss und es kein einvernehmliches Kündigungsschreiben geben wird – kurz gesagt: Sie verliert ihren Anspruch auf Arbeitslosengeld. Die Personalabteilung habe betont, dass es sich hier um eine Kleinigkeit handeln würde. Eine Kündigung sei eigentlich nicht notwendig.

Bei einem Gespräch habe ihr der andere Co-Gründer des Unternehmens erklärt, dass er es schlichtweg durchgehalten hätte, wenn ihm so etwas passiert wäre, als er noch Praktikant war. Nach all diesen Gesprächen kam es dann letztendlich dazu, dass sich besagter Chef bei seiner Praktikantin entschuldigen muss. Diese formuliert er folgendermaßen: “Ich wollte dich für den Job da draußen abhärten”.

Schuldgefühle und Kommunikationsschwierigkeiten

Die Praktikantin habe das Startup schließlich mit dem Gefühl verlassen, alles falsch gemacht zu haben. Sie selbst wollte nicht persönlich mit mir über das Erlebte sprechen, hat ihrer Vertrauensperson aber zugesichert, dass ihre Geschichte erzählt werden darf. Ihre Kollegin ist speziell darüber empört, wie das Unternehmen mit dem Vorfall umgegangen ist, nachdem es damit konfrontiert wurde. Während unseres Treffens erklärt sie mir:

“Ich finde es ist eine Sache, wenn jemand sexuell belästigt wird und es ist eine Andere, wie damit umgegangen wird. Das ganze Unternehmen kann nichts dafür, wenn eine Person deppert ist, aber das ganze Unternehmen kann etwas dafür, wenn damit nicht ordentlich umgegangen wird.”

Daher schreitet sie als Vertrauensperson ein und konfrontiert das Unternehmen erneut, nachdem ihr die Praktikantin von den Gesprächen mit HR und Co. berichtet. Schlussendlich hätten Geschäftsführung und Personalabteilung dann doch noch eingesehen, dass etwas falsch gelaufen ist. Das Learning der Firma: Kommunikationsschwierigkeiten. Die Praktikantin hätte etwas falsch verstanden, selbstverständlich habe man sie ernst genommen.

Eine doppelte Belastung am Arbeitsplatz

Solche Erlebnisse können überfordern – vor allem, wenn sie im allerersten Schritt der eigenen Karriere passieren. Betroffene beschreiben eine doppelte Belastung: Während man sich einerseits darauf konzentriert, dass man seine Arbeit professionell und erfolgreich durchführt, muss man sich zugleich darauf konzentrieren, keine falschen Signale zu senden, um nicht falsch verstanden zu werden. Sexuelle Belästigung am Arbeitsplatz ist anders, weil man auf persönlicher und auf professioneller Ebene degradiert wird.

Besonders bedrohlich scheint in manchen Beispielen die Selbstverständlichkeit, mit der die erwähnten Personen in einem öffentlichen Arbeitsrahmen Grenzen überschreiten. Es stellt sich die Frage: Wenn sie sich dort trauen, wie verhalten sie sich dann im Privatleben? Auch der Umgang mit Betroffenen, die sich wehren und Belästigungen melden, scheint oft wenig bis gar nicht ernst genommen zu werden. Stattdessen greifen manche Arbeitgeber zum bekannten Muster der Täter-Opfer-Umkehr als Ausrede zurück, um die Schuld an die Betroffenen abzugeben. Und ein weiterer Aspekt drängt sich mit Blick auf diese Fallbeispiele in den Vordergrund: Unternehmen verlieren Arbeitskräfte, wenn sie nicht für all ihre Angestellten einstehen.

Meine Gespräche für #growrespect haben noch kein Ende genommen. Nach wie vor erreichen uns Nachrichten über unterschiedliche Plattformen. Frauen und Männer wollen sich mit uns austauschen und darüber sprechen, was sie in der Businesswelt erlebt oder beobachtet haben, das so überhaupt nichts mit Business zu tun hat. Wenn du auch etwas mitteilen möchtest, um dem Thema sexuelle Belästigung oder Sexismus in der Arbeitswelt mehr Raum zu geben, kannst du dich gerne via Mail an growrespect@brutkasten.com, oder direkt an mich bzw. meine Kollegin Cigdem Elikci wenden und dich mit uns austauschen.


Disclaimer: Mit unserer Initiative #growrespect möchten wir für die Themen Sexismus und auch sexuelle Belästigung im Arbeitsalltag sensibilisieren. Dabei wollen wir investigativen Journalismus leisten und sowohl als Informationsplattform, aber auch als Austauschplattform für betroffene Personen auftreten.

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

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