Deutsches Startup mit österreichischem Co-Founder für Meta AI-Accelerator ausgewählt

Kodex AI mit dem österreichischen Co-Founder Thomas Kaiser wurde als eines von nur fünf Startups für das renommierte "Meta AI EU Programm" ausgewählt. Dieses Programm, das in Partnerschaft mit Hugging Face und Scaleway durchgeführt wird, fördert europäische KI-Startups im Open-Source-Bereich durch technische Expertise und Zugang zu spezialisierten Ressourcen.

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✨ AI Kontextualisierung

Die Finanzbranche steht vor einer beispiellosen Herausforderung: In den letzten 15 Jahren haben internationale Finanzregulatoren über 40 Millionen regulatorische Updates veröffentlicht. Für Finanzinstitute, besonders solche, die in mehreren Jurisdiktionen tätig sind oder dynamische Bereiche wie Kryptowährungen abdecken, ist es schwierig, stets auf dem neuesten Stand zu bleiben. Das weiß Thomas Kaiser, Co-Founder von Kodex AI.

Kodex AI: Eines von fünf KI-Startups bei Meta

Sein Startup mit Sitz in Berlin, das er gemeinsam mit Claus Lang gegründet hat, hat bereits vor dem aktuellen KI-Hype damit begonnen, spezialisierte KI-Algorithmen zu entwickeln und zu optimieren, um Compliance-Teams in der Finanzbranche bei der Automatisierung ihrer Aufgaben zu unterstützen. Nun wurde man als eines von fünf Unternehmen (bei 150 Bewerbern) in den KI-Accelerator von Meta für europäische Startups aufgenommen.

Meta arbeitet hierbei gemeinsam mit Hugging Face, einer Open-Source-Community-Plattform, die Modelle und Tools für maschinelles Lernen bereitstellt, und Scaleway, einem europäischen Cloud-Anbieter für KI-Infrastruktur, an dem „KI-Startup-Programm“, um die Einführung von Open-Source-KI-Lösungen in Europa zu beschleunigen.

In Station F angesiedelt

Das Programm ist in der Station F in Paris angesiedelt und soll es europäischen Startups ermöglichen, von den Ressourcen des „weltweit größten Startup-Campus“ zu profitieren. Mit Unterstützung des HEC-Inkubators wird das Programm von September 2024 bis Februar 2025 fünf Startups in der MVP- oder Produktphase fördern. Ein Gremium aus Experten von Meta, Hugging Face und Scaleway wählte die fünf Projekte aus.

Die vier weiteren Teilnehmer

Batisia (Frankreich) ist ein KI-Copilot für Immobilienentwickler und Bauunternehmer, das Lösungen auf der Grundlage von Open-Source-KI entwickelt, um Produktivitätshindernisse in diesem Sektor zu überwinden.
Neuralk-AI (Frankreich) entwickelt KI-Integrationsmodelle für strukturierte Daten. Jene basieren auf grafischen neuronalen Netzen, die es Unternehmen ermöglichen, jede beliebige KI-Anwendung zu entwerfen, die sie für ihre realen Bedürfnisse benötigen.
Vocal Image (Estland) ist ein KI-gestützter Kommunikationscoach, der den Nutzer:innen hilft, ihr volles Sprechpotenzial durch geführte Sprachlektionen, personalisiertes KI-Feedback und interaktive stimmliche Herausforderungen zu erschließen.
Pruna (Frankreich/Deutschland) ist eine AI Optimization-Engine für ML-Teams, die skalierbare Inferenzen vereinfachen möchten. Durch die Komprimierung von Modellen mit einzelnen oder kombinierten Methoden auf beliebiger Hardware soll sie ein Gleichgewicht zwischen Größe, Geschwindigkeit und Leistung schaffen, um kosteneffiziente und umweltfreundlichere Bereitstellungen für jeden Anwendungsfall zu ermöglichen.

Open-Source-Bewegung

„Seit über zehn Jahren steht Meta an der Spitze der Open-Source-Bewegung. Wir sind davon überzeugt, dass Open-Source ein wichtiger Motor für Innovationen in Europa und weltweit ist“, sagt Markus Reinisch, Vizepräsident für Public Policy in Europa bei Meta.. „Wir engagieren uns weiterhin für das Wachstum und den Erfolg der nächsten Generation von Open-Source-Innovatoren durch unser KI-Beschleunigungsprogramm für Startups auf dem gesamten Kontinent. Mit über 150 Bewerbern aus 20 Ländern freuen wir uns darauf, nach Paris in die Station F zurückzukehren, um ein Programm durchzuführen, das die wirtschaftlichen und technologischen Vorteile von Open-Source-Modellen für das gesamte europäische Ökosystem nutzbar machen soll.“

Kodex AI: Open-Source-Modelle

Kodex AI setze seit jeher auf Open-Source-Modelle und Self-Hosting, um die hohen Anforderungen an Datensicherheit in der Finanzbranche zu erfüllen, wie Kaiser betont.

„Unsere Software verwendet unter anderem das Open-Source-LLM von Meta, das speziell für die Anforderungen von Compliance-Mitarbeitern trainiert und fine-tuned wird. Dadurch können wir die Analyse von Millionen regulatorischer Vorgaben übernehmen und diese präzise auf die jeweilige Kundensituation anwenden. Benchmark-Tests zeigen, dass unsere Modelle bei Finanz- und Regulierungsfragen leistungsfähiger sind als beispielsweise GPT-4 oder Gemini“, erklärt der Co-Founder, der in seiner Laufbahn als Strategy Consultant der Boston Consulting Group (BCG) und als Data Analyst bei Axel Springer tätig war. „Die Aufnahme in das ‚Meta AI EU Programm‘ ermöglicht uns nun, die nächste Phase unserer Produktentwicklung zu realisieren und unseren Kunden noch mehr Mehrwert zu bieten.“

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Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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