05.12.2024
NEUGRÜNDUNG

MaschinenHirn: Ex-Kanzler-Sohn Niko Kern gründet mit KI-Expertin KI-Firma – Kern als Berater

MaschinenHirn will maßgeschneiderte KI-Lösungen für KMU liefern. Dafür soll unter anderem Expertin Stephanie Ness als CTO sorgen.
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Das MaschinenHirn-Team: (v.l.n.r.) Christian Kern, Lea Christa, Lisa Maria Kern, Stephanie Ness, Nikolaus Kern | (c) MaschinenHirn
Das MaschinenHirn-Team: (v.l.n.r.) Christian Kern, Lea Christa, Lisa Maria Kern, Stephanie Ness, Nikolaus Kern | (c) MaschinenHirn

“Nur rund ein Drittel aller Unternehmen nutzen KI. Wir wollen diesen Wert auf 100 Prozent erhöhen”, wird Nikolaus Kern in einer Aussendung zitiert. Erreichen will der Sohn von Ex-Bundeskanzler Christian Kern dieses durchaus ambitionierte Ziel mit seinem neuen Unternehmen MaschinenHirn. “Dass KI Vorgänge in Unternehmen vereinfachen kann, wissen wir wohl alle. Nur wissen die meisten nicht, wie. Hier kommen wir ins Spiel, um Unternehmen nicht nur bei der Implementierung einer KI, sondern auch bei deren Planung zu helfen”, so Kern.

Stephanie Ness: KI-Expertin mit Harvard-Abschluss als CTO für “AI Aficionado” Kern

Dazu will das Unternehmen maßgeschneiderte KI-Lösungen für KMU liefern – “rasch implementierbar und kosteneffizient”. CEO Kern, der selbst keine einschlägige Berufserfahrung im KI-Bereich, aber eine KI-Ausbildung an der JKU Linz mitbringt und sich auf LinkedIn als “Serial Entrepreneur, Political Bad Boy & AI Aficionado” bezeichnet, holte sich dafür eine ausgewiesene Expertin als CTO an seine Seite.

Stephanie Ness könne neben anderen Studien einen IT-Master-Abschluss aus der US-Eliteuni Harvard vorweisen und verfüge über “mehr als zwölf Jahre KI-Erfahrung, dutzende relevante Publikationen sowie Patente”, heißt es vom Unternehmen. Sie ist laut wirtschaft.at (siehe oben) neben Niko Kern, der 50,1 Prozent der Anteile der “MaschinenHirn – HirnTech – Künstliche Intelligenz GmbH” hält, mit 24,9 Prozent zweitgrößte Anteilseignerin.

Fokus auf Förderung von Frauen in der KI

Ness will in ihrer Arbeit auch einen Fokus auf die Förderung von Frauen setzen. “Wir wissen, dass Diversität Innovation fördert und der Schlüssel für zukunftsorientierte KI-Lösungen ist”, sagt die MaschinenHirn-CTO. “Deswegen fördern wir aktiv Frauen im Tech-Bereich und setzen auf zwei erfahrene weibliche Lead Entwicklerinnen, und sind allesamt Mitglieder im ‘Woman in AI’-Netzwerk.”

Ex-Kanzler Christian Kern als Strategieberater für MaschinenHirn

Ebenfalls unterstützt wir MaschinenHirn von Niko Kerns prominentem Vater, der als Strategieberater fungiert und über seine CK Assetmanagement GmbH 12,5 Prozent der Anteile hält. Er soll seine jahrelange Erfahrung im Tech-Bereich – vor allem über Funktionen in den Firmen rund um seine Ex-Frau Eveline Steinberger – einbringen. Weiters mit 12,5 Prozent am Unternehmen beteiligt und auf der Website als Chief Legal Officer angeführt ist Lisa Maria Kern (ehem. Goger), NEOS-Politikerin, Rechtsanwaltsanwärterin und Ehefrau von Niko Kern.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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


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