08.03.2024

Bei Gegenwind erst recht. Es ist mal wieder „Weltfrauentag“.

Unter dem Motto „Fix the system, not the women“ setzt sich Désirée Jonek-Lustyk von WoMentor für eine inklusive Unternehmenskultur ein. Warum sie sich manchmal wie ein Alien fühlt und was sie Gründerinnen rät.
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Désirée Jonek, Gründerin von WoMentor kämpft für Gleichberechtigung und weiß, was es beim Gründen als Frau braucht. (c) Jana Mack

Es ist mal wieder „Weltfrauentag“. Und somit wiederholt sich auch der jährliche Eiertanz um die üblichen Themen, bei denen sich wenig ändert. Was auch heuer nicht fehlen darf: Blumen, Schokolade und Meinungen von Menschen, die sich an den restlichen Tagen im Jahr eher im Hintergrund halten.

Aber mal im Ernst. Grundsätzlich kein Fehler, das mit dem Engagement, sagt Désirée Jonek-Lustyk, Gründerin der Unternehmensberatung WoMentor. Solange man es eben nicht nur heute macht: „Wir arbeiten jeden Tag daran, dass Diversität und Inklusion – nicht nur was binäre Geschlechterverhältnisse betrifft – endlich gehört, gesehen und in die Gesellschaft integriert werden. Egal ob beruflich oder privat.“

Wirkliche Veränderung kann laut Jonek-Lustyk nur durch Beharrlichkeit und Ausdauer – über den 8. März hinaus – passieren.

„Okay, du sagst ich schaffe das nicht? Dann zeig ich dir mal, wie das geht.“

Und die braucht es, wenn es ums Gründen geht. Allein im Vergleich zum letzten Jahr zeigen die ernüchternden Zahlen des KSV1870 abermals die Abnahme an Gründungen durch weibliche Entrepreneurinnen, wie brutkasten diese Woche bereits berichtete. Auch Investor:innen und Business Angels halten sich merkbar zurück, sobald es Frauen im Gründungsteam gibt oder dieses gar rein weiblich ist.

Wie es um die Zahlen steht, weiß auch Jonek-Lustyk. Durch ihre Arbeit in der Forschung begleiten sie patriarchale Strukturen, geringe Investments und fehlende Gleichberechtigung fast täglich. Auch, wenn es leichter gesagt als getan ist, rät sie: „Bei Gegenwind erst recht.“

„Natürlich ist das Gründen als Frau nicht leicht, trotzdem hätte ich mich nie davon abbringen lassen“, erzählt sie. Die Antwort auf Gegenstimmen, Kritik und fehlendes Vertrauen sei ihrer Meinung nach das Beweisen von Können. Ihr Mantra: „Okay, du sagst ich schaffe das nicht? Dann zeig ich dir mal, wie das geht.“  Man komme nicht drum herum eine gewisse Resilienz aufzubauen, sich von Kritiker:innen eher pushen als bremsen zu lassen. Wenn es aber einmal nicht mehr geht, weil die Energie nicht ausreicht, um dem Gegenwind zu trotzen, sei es wichtig, sich Unterstützung zu holen.

Natürlich ist das Gründen als Frau nicht leicht, trotzdem hätte ich mich nie davon abbringen lassen. Ich sage: bei Gegenwind erst recht.

Désirée Jonek-Lustyk, Gründerin von WoMentor

„Macht es bitte nicht alleine!“

Warum alleine kämpfen, wenn man sich Unterstützung holen kann? „Ich glaube, das, was Frauen oft noch schwer fällt, ist darum zu bitten, also wirklich zu sagen: ‚Hey, ich brauche Hilfe!‘ “, erzählt Jonek-Lustyk. „Erst heute morgen habe ich wieder intensiv darüber nachgedacht, wo ich eigentlich Unterstützung brauche.“ Organisiert sein, Listen schreiben und genau zu wissen, wo man sich supporten lassen kann, seien unter anderem die wichtigsten Aufgaben beim Gründen und Leaden, erklärt sie.

Das Umfeld könne nur mit anpacken, wenn bekannt ist, wo der Schuh drückt oder noch Expertise gebraucht wird und das muss nun einmal immer wieder eruiert und hinterfragt werden, ohne Scham und Zurückhaltung: „Wenn man erfolgreich sein möchte, ist es unabdingbar, immer wieder Hilfe einzufordern. Dazu braucht es aber auch sehr viel Mut.“

Weibliche Doppelspitze und neue Projekte von WoMentor

Und die Unternehmerin weiß wovon sie spricht. Seit der Gründung des Social Business 2019, etablierte sich WoMentor in der österreichischen Diversity- und Inklusionslandschaft und setzt sich für faire Teilhabe in der Arbeitswelt ein. Neben dem Wachstum auf eine mittlerweile 1.200-köpfige Community, wurde die Unternehmensberatung erst kürzlich mit dem „Verified Social Enterprise Label” vom Bundesministerium für Arbeit und Wirtschaft ausgezeichnet.

Wenn man erfolgreich sein möchte, ist es unabdingbar immer wieder Hilfe einzufordern. Dazu braucht es aber auch sehr viel Mut.

Désirée Jonek-Lustyk, Gründerin von WoMentor

Und es ist keine Pause in Sicht: In den nächsten Monaten wird an einem neuen Forschungsprojekt gearbeitet. Start ist der 1. April, mehr verrät die Unternehmerin bisher nicht. Seit diesem Jahr gibt es mit Josefine Schulze auch einen Neuzugang in der Geschäftsleitung. Mit der weiblichen Doppelspitze arbeitet das Team künftig an vielseitigen Projekten und das mit Anlauf: „In diesem Jahr verfolgen wir große Pläne sowohl im technologischen Bereich als auch auf der Compliance Ebene“, verrät Schulze. Daher werden bestehende Programme, wie das Mentoringprogramm, auf die neuen Herausforderungen und Schwerpunkte ausgerichtet, sowie neue Programme umgesetzt.

„Fix the system, not the women“

Damit der Erfolg überhaupt gewährleistet werden kann, muss die Gesellschaft auch endlich ihr Frauenbild ändern. „Wir leben noch immer tief verankert in konservativen Normen. Damals wurde Männern die gesamte Verantwortung zugesprochen, unsere Rolle als Frau war es, dem Mann den Rücken freizuhalten, sich um Care-Arbeit zu kümmern, damit er Geld verdienen gehen kann.“

Die Wahrheit sei aber, als Leaderinnen stünden Frauen heutzutage vermehrt mit beidem da: Nämlich mit Unternehmensführung und Kinderbetreuung. „Du bist heute einfach die Rabenmutter, wenn der Hort um 13 Uhr schließt und du genau dann dein Kind abholst. Kümmerst du dich ausschließlich um dein Kind, passt es auch nicht. Hast du nebenbei ein Unternehmen, darfst du nicht vergessen, dass du Gehälter ausbezahlen und vielen anderen Anforderungen gerecht werden musst.“

Noch deutlicher zeichne sich der Spagat, den die meisten aufgrund des fehlenden Betreuungsangebots nicht schaffen, im ländlichen Raum ab, wo es zusätzlich auch an einer grundlegenden Infrastruktur mangelt, wie Erhebungen von WoMentor zeigen. „Und wenn wir in die Politik schauen, gilt es einfach sehr stark dagegen zu halten. Da dürfen wir nicht leise sein, uns nicht entmutigen lassen, sondern jetzt erst recht kämpfen“, sagt die Unternehmerin. Es sei gerade wichtiger denn je. „Wenn der Rechtspopulismus stärker wird, sind die Rechte von Frauen und Minderheiten das erste, was beschnitten wird.“

Zu viele Ebenen

Aber wo greift man die Probleme zuerst an? „Es ist zum Haareraufen auf wie vielen Ebenen wir immer noch nicht gleichberechtigt sind oder dieselben Chancen haben“, betont Jonek-Lustyk. Dabei geht es der Unternehmerin nicht ausschließlich um Frauen, die sich stärker durchsetzen und beweisen müssen, als andere. An marginalisierten Gruppen mangelt es nicht. WoMentor setzt sich daher auch für die Förderung von intersektionalen Themen ein, was fehlt sind die Daten, sagt Jonek-Lustyk. „Wie viele Menschen mit Behinderung gründen eigentlich? Wie viele mit Migrationshintergrund, wie viele queere Leads gibt es? Hierzu findet man leider noch kaum Erhebungen“, betont die Unternehmerin. Das Verheerendste daran: In jeder dieser Gruppen müsse man sich „doppelt und dreifach anstrengen“, deshalb sei eine intersektionale Betrachtung aller Mängel auch am Weltfrauentag essentiell.

„Ich wünsche es keiner Gründerin sich zusätzlich zu ihrem Business auch noch permanent erklären zu müssen“

Zudem komme, dass die Mängel auf zu vielen Ebenen stattfinden: „Das Schwierige ist oft, dass du einfach nicht beweisen kannst, ob du gerade diskriminiert wirst, weil du eine Frau bist“, sagt Jonek-Lustyk. Dann frage sie sich: „Bin ich einfach nicht gut genug oder werde ich gerade aufgrund meines Geschlechts diskriminiert? Am Ende heißt es dann immer: Wie willst du Sexismus oder Rassismus in den Situationen wirklich beweisen?“

Und dann wäre da auch noch der Druck, mit dem Gründerinnen auskommen müssen. Unternehmerinnen würden viel stärker auf die Probe gestellt als männliche Kollegen. „Du musst zeigen, dass du dieses Unternehmen führen kannst, dass du jetzt diese Finanzierung aufstellst.“ Jonek-Lustyk, die eine Social Enterprise leitet, geht dabei strukturellen Gegnern schon länger aus dem Weg. Ihre Unterstützung holt sie sich aus den eigenen Reihen, die Energie, die sie früher dafür aufgewendet hat, Menschen, die nicht an eine gleichberechtigte Welt glauben, umzukrempeln, nutzt sie lieber, um die Business Angels zu überzeugen, die politisch am gleichen Strang ziehen.

Da entsteht dann die Mikroaggression. Am Ende des Tages fühlt es sich an wie hunderte kleine Mückenstiche, an denen man zu kratzen hat.

Désirée Jonek-Lustyk, Gründerin von WoMentor

„Es ist wahnsinnig mühsam und zehrend, wenn man sich als Gründerin ständig rechtfertigen muss. Sei es, weil man eine Frau ist oder weil man Themen der Gleichberechtigung unterstützt. Ich wünsche es keiner Gründerin sich zusätzlich zu ihrem Business auch noch permanent erklären zu müssen.“

Mittlerweile begibt sie sich bewusst nicht mehr in Räume, in denen Menschen grundlegende Voraussetzungen einer modernen Gesellschaft nicht verstehen. Was sie davon halte, andere immer wieder dazu einzuladen mitzuwirken? „Mittlerweile nichts mehr. Grundsätzlich sind natürlich immer alle eingeladen sich zu engagieren, wenn ich mich jedoch ständig für meine Überzeugungen und meine Daseinsberechtigung erklären muss, reicht es mir, wenn die mitmachen, die es wirklich verstehen.“  Die WoMentor-Supporter:innen seien Business-Angels, die daran interessiert sind wirklich etwas zu bewegen. „Sie wissen, wofür wir kämpfen, man muss sie nicht mehr überzeugen.“

Mikroaggression: „immer und immer wieder dagegen schwimmen“

Manchmal ginge es einfach nicht um die „große Story“ der verpassten Förderung oder des Investments, das man nicht bekommen hat, sondern um die Alltagssituationen, „das ist es, was es so anstrengend macht, immer und immer wieder dagegen zu schwimmen“, erklärt die Unternehmerin. Wenn sie im Zug sitzt, merke sie jedes Mal, dass sie eine der wenigen Frauen im Business-Abteil ist, manchmal sogar die einzige. „Auch in den shared Workspaces sehe ich immer so viele Männer, kaum Frauen. Man fühlt sich permanent wie ein Alien und denkt sich ‚ich gehöre hier anscheinend nicht hin‘“.

Auch dabei: Verwunderte Fragen über die Tatsache, dass sie Gründerin eines Unternehmens ist. Solche Fragen oder Kommentare stören Jonek-Lustyk per se zwar nicht, würden das Thema aber besonders schwer greifbar machen. „Da entsteht dann die Mikroaggression. Am Ende des Tages fühlt es sich an wie hunderte kleine Mückenstiche, an denen man zu kratzen hat“, sagt sie. Dasselbe gilt für Schwarze, wenn sie mehrmals täglich gefragt werden, wo sie denn „eigentlich“ herkommen, obwohl sie in Österreich geboren sind. Und auch wenn nicht, ist die Frage nach dem 20. Mal irgendwann unzumutbar.“

Unfreiwillige Expertinnen: „Frauen dürfen nicht mehr in der Bringschuld gesehen werden“

Unzumutbar ist auch, dass immer die Diskriminierten selbst zum Handkuss kommen. „Das problematische ist doch, dass die marginalisierten Gruppen immer für sich sprechen, auf sich aufpassen und alles, was sie gefährdet, meiden, einander gegenseitig aus den eigenen Reihen unterstützen müssen.“

Was Désirée Jonek-Lustyk hier meint, sind die Schutzmechanismen, die zum Beispiel Frauen entwickeln müssen, um nicht gefährdet zu werden. Wir erinnern uns an einen Sommer voller „Subwayshirts“ – also großen T-Shirts, die über die Outfits gezogen unangenehme Blicke und Übergriffe vermeiden sollten. Oder die kleinen Stoffdeckel für Becher gegen K.O.-Tropfen. Ob es um körperlichen Schutz oder die never ending präsente Glasdecke im beruflichen Kontext geht, ständig müssen Frauen und andere marginalisierte Gruppen sich selbst darum kümmern.

Damit sich die Verantwortung endlich richtig aufteilt, brauche es holistische Lösungen: Unternehmen, die sich großflächig einsetzen, Maßnahmen, die fehlerhaftes und übergriffiges Verhalten nicht mehr zulassen, dafür mehr Optionen für alle Gruppen, in jeder Hinsicht.

„Es ist einfach zu komplex. Die Politik muss mal was tun, die Medien müssen was tun, aber wir selbst ja auch. Und zwar alle.“

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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.

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KI-Kompetenz als zentrales Thema

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„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 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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