18.04.2023

2m2m-Investorin Barbara Meier über nachhaltige Startup-Investments, Fair Fashion & die Letzte Generation

Interview. Top-Model Barbara Meier spricht über ihre neue Rolle als Investorin bei "2 Minuten 2 Millionen". Zudem erläutert sie, welche Vorerfahrung sie im Bereich von Startup-Investments mitbringt, welche Bedeutung für sie das Thema Nachhaltigkeit hat und wie sie zu Protestaktionen der "Letzten Generation" steht. Selbst setzt sich aktiv für "Fair Fashion" ein.
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(c) Puls 4 Gerry Frank

Die neue Staffel von „2 Minuten 2 Millionen“ steht in ihren Startlöchern. Erstmals als neue Investorin ist Barbara Meier mit an Bord. 2007 gewann sie „Germany’s Next Topmodel“ und machte auf internationalen Laufstegen Karriere. Zudem studierte sie Mathematik und wurde auch vom deutschen Bundesministerium für Bildung und Forschung zur Botschafterin für das „Jahr der Mathematik“ ernannt. Heute setzt sich Meier für Bildung, Forschung sowie Nachhaltigkeit, Klima- und Umweltschutz ein.

Im brutkasten-Interview spricht Meier über ihre künftige Rolle als Investorin bei „2 Minuten 2 Millionen“. Unter anderem erläutert sie, welche Rolle für sie das Thema Nachhaltigkeit in ihren beruflichen und privaten Umfeld spielt und bezieht auch Stellung zu den Protestaktionen der „Letzten Generation.“


Was war Ihre Motivation, Investorin für 2 Minuten 2 Millionen zu werden?

Barbara Meier: Ich arbeite seit 16 Jahren mit den unterschiedlichsten Firmen zusammen. Meistens als Werbebotschafterin bzw. im PR- und Marketingbereich. Seit einigen Jahren habe ich auch eigene Mode-Kollektionen mit großen Firmen entwickelt und auf den Markt gebracht. Da war es für mich die logische Weiterentwicklung, dass ich Firmen nun tatsächlich auch „von Anfang“ an begleiten möchte. Zusätzlich habe ich immer schon das Bedürfnis, Wissen, das ich erlangt habe, auch an andere weiterzugeben. Das war schon zu meiner Schulzeit so (lacht). Und jetzt kann ich als Investorin bei „2 Minuten 2 Millionen“ auf Puls4-Firmen, gerade was Marketing bzw. PR Aktivitäten betrifft, viel Erfahrung und Kontakte weitergeben und ihnen beim Aufbau ihrer Strategie helfen.

Welche Vorerfahrung bringen Sie im Bereich Startup-Investments mit? 

Barbara Meier: Für mich ist ein Investment nicht nur finanziell, sondern immer auch ein „zur Verfügung stellen“ meines Netzwerkes, der richtigen Kontakte, das Teilen an Erfahrung, etc. Darin habe ich schon sehr viel Erfahrung, denn ich habe schon einige Startups auf ihrem Weg begleitet. Die finanzielle Beteiligung ist ein neuer Schritt für mich, aber auch hier habe ich Menschen in meinem engen Umfeld, die mich da im Vorfeld gut beraten haben. 

Bereits im Vorfeld haben Sie gesagt, dass Sie gerne Ihr Wissen an junge Startups weitergeben möchten. Wie möchten Sie Startups konkret unterstützen?

Barbara Meier: Ich denke, da gibt es keine allgemeine Formel, denn jede Firma, jedes Startup hat ganz unterschiedliche, eigene Bedürfnisse. Manche Gründer brauchen vielleicht eine neue PR Strategie, wo ich mit Kontakten helfen kann, andere eventuell „nur“ eine finanzielle Unterstützung, wieder andere einfach eine größere Bekanntheit, etc. Wie genau ich helfen kann, wird sich nach einiger Zeit in der engen Zusammenarbeit herauskristallisieren. 

Beim Thema Greenwashing habe ich schon negative Erfahrungen gemacht.

Barbara Meier

Verfolgen Sie einen spezifischen Investment-Fokus? 

Barbara Meier: Ich würde mich sehr über Startups aus dem nachhaltigen Bereich freuen, denn dafür setze ich mich seit Jahren beruflich und privat ein. Allerdings bin ich in diesem Bereich auch besonders kritisch, denn ich weiß, wie schwierig es ist, solche Produkte wirklich dazu zu bringen, dass sie sich gegen die – teils umweltschädliche – Konkurrenz durchsetzen können. Da müssen dann schon alle Faktoren stimmen. Zusätzlich kenne ich hier auch einfach schon sehr viele Startups durch meine jahrelange Botschafter-Tätigkeit. Beispielsweise bin ich Botschafterin für faire Textilien des Deutschen Entwicklungsministeriums oder Botschafterin des WWF. Und bin mit den Gründern, die mich begeistert haben und Produkte haben, an die ich glaube, schon im Kontakt. 

Worauf achten Sie besonders bei Ihren Startup-Investments?

Barbara Meier: Ich achte immer auf die Gründer und ob sie mich als Person überzeugen. Das Produkt ist natürlich auch sehr wichtig, ist aber nicht das Hauptkriterium, nach dem ich entscheide, ob ich investiere oder nicht. Wichtig ist, dass die Gründer für ihr Unternehmen brennen.

Barbara Meier
Barbara Meier in der Jury mit Bau-Tycoon Hans Peter Haselsteiner  | (c) Puls4/ Gerry Frank

Welche Rolle spielt für Sie das Thema Nachhaltigkeit beim Investieren & wie stellen Sie sicher, dass Unternehmen in ihrem Portfolio kein Greenwashing betreiben? 

Barbara Meier: Beim Thema Greenwashing habe ich schon negative Erfahrungen gemacht. Dieses Phänomen habe ich bisher allerdings nur bei größeren Firmen gesehen, die schon etabliert waren und die dann versucht haben, sich plötzlich nachhaltig zu positionieren. Bisher habe ich bei Startups die Erfahrung gemacht, dass wenn jemandem Nachhaltigkeit wichtig ist, sie diese tatsächlich von Anfang an glaubhaft und nachvollziehbar umsetzen, weil es ihnen selbst ein Anliegen ist und keine Marketingidee. Das ist allerdings nur meine persönliche Erfahrung. Ich werde hier natürlich weiterhin sehr achtsam sein und Dinge genau hinterfragen.

Ich selbst würde mich nicht auf eine Straße kleben.

Barbara Meier

Welche Maßnahmen abseits Ihrer Tätigkeit als Investorin ergreifen Sie persönlich im Bereich der Nachhaltigkeit? 

Barbara Meier: Beruflich versuche ich immer wieder Einfluss auf die Modebranche zu nehmen, habe zum Beispiel selbst schon eine nachhaltige Dirndlkollektion mit Angermaier und eine nachhaltige Mama-Kind-Kollektion mit Lidl herausgebracht. Ich möchte „Fair Fashion“ für jeden zugänglich machen.

Zusätzlich habe ich mir durch meine Arbeit mit dem Entwicklungsministerium, dem WWF und auch durch meine Social Media Kanäle eine große Plattform geschaffen, auf der ich Inhalte kommunizieren kann. Diese Reichweite nutze ich ganz bewusst, um Menschen zu motivieren, ihre Kaufentscheidungen zu hinterfragen, gewisse Dinge in ihrem Leben anzupassen oder ich weise auf Missstände zum Beispiel in der Textilindustrie hin. Allerdings nie mit dem erhobenen Zeigefinger. Denn ich bin davon überzeugt, dass es die meisten Menschen schwierig sein kann, wenn sie ihr Leben radikal von einem Tag auf den anderen ändern sollen.

Ich glaube, es ist motivierender und die Menschen bleiben eher „am Ball“, wenn sie immer wieder einen Schritt in die richtige Richtung machen und sich immer weiterentwickeln. So mache ich das bei mir selbst auch. Einiges mache ich sicher schon richtig, was zum Beispiel das Vermeiden von Einweg-Plastik betritt, nachhaltige Kleidung, etc.  Bei anderen Dingen, wie zum Beispiel dem beruflichen Reisen arbeite ich noch daran, neue Lösungen für mich zu finden.  Aber wir alle müssen uns auf den Weg machen. Die Privatpersonen eventuell mit vielen kleinen Schritten. Die Politik und Wirtschaft dürfen von mir aus auch gerne große Schritte machen. (lacht)

Mit Barbara Meier mit ihren Kolleg:innen in der Jury | (c) Puls 4 / Gerry Frank

Wie stehen Sie zu Aktionen der Last Generation bzw. braucht es Ihrer Meinung nach diese Form des Protests, um auf die Klimakrise aufmerksam zu machen? 

Barbara Meier: Ich selbst würde mich nicht auf eine Straße kleben. Ich kann aber durchaus nachvollziehen, dass Menschen mittlerweile Dinge tun, von denen sie eventuell auch noch vor einigen Jahren dachten, dass sie das nie tun würden. Natürlich ruft die Klima-Veränderung in vielen Menschen Angst und eine gewisse Verzweiflung hervor. Und wenn Menschen verzweifeln, dann greifen sie eben zu ungewöhnlichen Methoden.

Trotz meines Verständnisses für die Situation glaube ich allerdings, dass es bessere Wege gibt, um auf die Notsituation der Umwelt aufmerksam zu machen. Einige drastische Maßnahmen führen eben leider dazu, dass die Gesellschaft gespalten wird und meine ganz persönliche Überzeugung ist es, dass wir die Krise nur in den Griff bekommen, wenn wir alle gemeinsam am gleichen Strang ziehen und nicht ein Tauziehen gegeneinander veranstalten. Wir müssen unsere Kräfte bündeln und gemeinsam gegen den Klimawandel kämpfen. Wir dürfen unsere Kräfte nicht verschwenden, um gegeneinander zu kämpfen.

Welchen Tipp geben Sie abschließend Startup-Gründer:innen mit auf den Weg?

Barbara Meier: Mein großes Learning aus meiner Zeit als Model, aber auch im ganzen Leben ist, dass man für seine Träume kämpfen muss. Es geschieht leider ganz wenig von alleine. Selbst wenn Erfolg von außen oft leicht aussieht, steckt dahinter immer unglaublich viel Arbeit, Rückschläge und die Fähigkeit sich immer wieder selbst zu motivieren. Deswegen wäre wohl mein Tipp, dass sich Gründer schon von Anfang an darauf einstellen müssen, dass sie überdurchschnittlich viel Zeit und Energie in ihr Business stecken müssen.  Man darf sich nicht darauf verlassen, dass alles passieren wird, sondern man muss dafür sorgen, dass es passiert. 


Tipp der Redaktion:

Mit Barbara Meier und Katharina Schneider befinden sich heuer erstmals zwei Unternehmerinnen in der Jury. Bau-Tycoon Hans Peter Haselsteiner und „SevenVentures Austria Vice President“ Daniel Zech sowie Müsli-Millionär Heinrich Prokop und Christian Jäger komplettieren nun das Investoren-Team der zehnten Staffel. Ab dem 18. April wird es zwölf neue Folgen geben. Der brutkasten wird wieder über die aktuelle Staffel berichten.

„2 Minuten 2 Millionen – Die PULS 4 Start-Up-Show“ immer dienstags um 20:15 Uhr auf ZAPPN & PULS 4. Und passend dazu: Die Folgen gibt’s übrigens auch auf unserer kostenlosen Streaming-App ZAPPN zum Nachsehen.

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

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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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