02.04.2025
HEALTH

ForgTin: Ohrbügel aus Braunau bekämpft Tinnitus

Es ist ein weitverbreitetes, aber nicht immer thematisiertes Problem: Tinnitus. Klaus Grübl litt lange Zeit selbst daran, entwickelte "im Schlaf" eine Lösung dagegen, machte Forscher in China auf sich aufmerksam und kooperiert nun mit Biogena. Seine Geschichte.
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Tinnitus, ForgTin, Biogena, fighttinnitus,
© Pansatori - Klaus Grübl von Pansatori mit seiner Tinnitus-Lösung ForgTin.

Er begleitet einen Tag und Nacht. Bei Autofahrten, beim Einkaufen und bei der Arbeit. Nachts schlägt er ebenfalls zu und stört nicht nur regelmäßig den Schlaf, er zerstört die Lebensqualität. Mit seinen inneren Geräuschen, die mal schwächer, mal stärker werden, mit seinen Hochfrequenztönen, die von Ohr zu Ohr wechseln oder seinem tiefen Rauschen. Klaus Grübl, Gründer von Pansatori, litt 19 Jahre lang sehr stark an Tinnitus, wusste beizeiten nicht mehr weiter, fand dann aber durch Zufall eine Lösung zur Abhilfe. Und ist seit sechs Jahren frei von der Qual.

Tinnitus in Österreich: Rund 12 Prozent betroffen

Und dass es eine Qual ist, zeigten skandinavische Wissenschaftler vor ein paar Jahren: Laut einer schwedischen Forschungsarbeit aus dem Jahr 2019 der Studienautoren um Christopher R. Cederroth vom „Karolinska lnstitutet“ in Stockholm gaben damals 9,4 Prozent von 874 befragten Frauen mit schwerem Tinnitus an, sie hätten versucht, sich das Leben zu nehmen. Von 1.121 Männern berichteten 62 Teilnehmer (5,5 Prozent) über einen Suizidversuch aufgrund des Tinnitus-Leidens. Diese erschreckenden Zahlen im Kopf, wiegt die Verbreitung des Leidens umso mehr. In Österreich sind rund zwölf Prozent der Bevölkerung von einem Tinnitus betroffen, was in nackten zahlen rund eine Million Menschen sind – bei circa 40.000 Personen geht das mit einer erheblichen Störung (chronischer Tinnitus) der Lebensqualität einher.

Im Schlaf die Lösung gefunden

Grübl selbst halfen damals weder traditionell westliche noch östliche Behandlungen, wie er erzählt. Er beschreibt sein Leiden auf einer Skala von „0 bis 10“ auf zwischen sieben und zehn. „Meine Lebens- und Schlafqualität war katastrophal“, sagt er. „Eines Nachts jedoch, bin ich nach ‚herumdrücken‘ und ausprobieren mit dem Finger an der Stelle eingeschlafen, wo bei Brillenträgern der Bügel aufliegt.“ Er wachte etwas später mit dieser sanften Berührung auf und merkte, dass sich etwas verändert hat. „Als ich den Finger wieder entfernte, war das laute Geräusch wieder da. Also wusste ich, man kann meinen Tinnitus modulieren.“

Der Founder war rund 30 Jahre lang Unternehmer und quasi von einem Tag auf den anderen „arbeitslos“. Es war der erste Tag des Lockdowns im März 2020 und Firmenkunden strichen alle gebuchten Schulungen seines Consulting-Unternehmens. Bereits davor hatte Grübl erste Prototypen seines ForgTin gebastelt, eines Bügels ähnlich einer Brille, der durch Druck die durch Zufall gefunden Stelle beim Ohr stimuliert. „Dieser Prototyp ist aber furchtbar geworden“, erinnert sich Grübl. „Leute haben mich gefragt, was ich denn da überhaupt trage.“

Mit der Quarantäne jedoch fand der Unternehmer die Zeit, Erfinder zu werden und gründete sein MedTech-Startup Pansatori. Für ihn war alles Neuland, er kümmerte sich um die CE-Zertifizierung, ließ Studien durchführen, suchte Partner für die Fertigung und fand sogar einen lokalen Schachtelproduzenten aus dem Mühlviertel. Ein halbes Jahr danach war der erste ForgTin-Bügel verkauft.

Tinnitus-Studie errege Aufmerksamkeit in China

Heute ist er seit knapp vier Jahren am Markt, hat sich entgegen aller Skeptiker, die es gab, einen Status aufgebaut, und mit seiner Tinnitus-Lösung sogar ihn China Aufmerksamkeit erregt.

In der Analyse „Effect of Auricular Point Acupressure Therapy on Noise-Induced Tinnitus: A Retrospective Analysis“ von Qin Chen, Huiyang Lv und Jinghuimin Qi vom „Department of Otolaryngology, The Sandun Branch of Zhejiang Hospital“ aus Hangzhou, verweisen die Autoren auf die hauseigene Untersuchung „Schlee et al. (2021)“ des Braunauer Teams. Und schreiben: „In einer klinischen Studie untersuchten Schlee et al. die Wirksamkeit der Ohrmuschelmassage zur Linderung von Tinnitus-Symptomen. Die Linderung wurde durch die Massage spezifischer Ohrmuschelpunkte erreicht, was mit den Ergebnissen der vorliegenden Studie übereinstimmt.“

Und weiter: „In dieser Studie wurde bei Patienten mit lärmbedingtem Tinnitus Druck auf die aurikulären Punkte ausgeübt (…) Diese aurikulären Punkte stehen in engem Zusammenhang mit den Funktionen vieler Eingeweide, einschließlich des Herzens, der Leber, der Gallenblase und der Milz, und üben eine lindernde Wirkung auf die Tinnitus-Symptome aus. (…) Die Anwendung von Akupressur an den inneren und äußeren Ohrpunkten klärt die Ohren, vertreibt Wind und Hitze. (…) Darüber hinaus kann die Akupressur der Ohrmuscheln die Erweiterung der Blutgefäße in den Ohren beschleunigen, die Geschwindigkeit des Blutflusses erhöhen und so die Blutzirkulation fördern.“

„Es hat uns eine sehr große Freude bereitet, in dem Land der Gründungsväter für Akkupunktur, erwähnt zu werden, und dass als ein Unternehmen aus Braunau“, sagt Grübl, der mittlerweile über 3.000 Kunden verfügt und weitere wissenschaftliche Bekräftigungen seiner Lösung aufweisen kann. So haben etwa Studien der Medizinuni Regensburg (Deutschland) die Wirksamkeit bestätigt, wie der Founder erzählt; eine zweite Studie mit dem selben Ergebnis soll bald von der Universität St-Gallen (Schweiz) folgen.

ForgTin soll man nicht spüren

„Wir sehen, dass nach einer Tragedauer des ForgTins – von tagsüber rund 40 Prozent -Betroffene berichten, dass sich ihr Tinnitus signifikant, also um mehr als 50 Prozent, verringert hat“, sagt Grübl. „Je länger man den Bügel am Ohr trägt, desto größer wird die Gruppe, die von einer Reduktion berichtet.“

ForgTin soll dabei leicht ans Ohr gelegt werden, sodass man den Bügel nach 15 Minuten gar nicht mehr spüren soll. „Bei manchen hat es sechs bis zwölf Wochen gedauert, bis eine Besserung eingetreten ist, bei anderen zehn Monate, bei anderen war der Tinnitus nach sieben Tagen weg“, erklärt der Gründer. „Warum das so ist, wissen wir nicht, da bräuchte es eine tiefgehende Grundlagenforschung, die wir momentan nicht abdecken können.“

Kooperation mit Biogena: #fightTinnitus

Grübl führt den Kampf gegen Tinnitus ja bereits seit zwei Dekaden und scheint doch erst jetzt richtig zu starten. Unter der Initiative #fightTinnitus kooperiert er aktuell mit Biogena in dieser Sache. „Gemeinsam mit ForgTin sagen wir Tinnitus den Kampf an: wir haben die Mikronährstoffe, die für Tinnitus-Betroffene unterstützend wirken können und ForgTin das wohl innovativste Produkt am Markt – den ForgTin-Ohrbügel“, schreibt das Unternehmen auf seiner Website.

„Ich habe Albert Schmidbauer (Anm.: Founder and CEO Biogena Group) mal getroffen und wir haben gemerkt, dass wir gut zueinander passen und gemeinsame Themen verfolgen, die uns beide bewegen“, erinnert sich Grübl. So finden nun monatlich an Biogena-Standorten Vorträge zum Thema Tinnitus statt, wo man auch für ein paar Minuten den sieben Gramm schweren ForgTin-Bügel ausprobieren kann.

Aktuell arbeitet Pansatori daran, Awareness für seine Lösung zu schaffen. Man konnte zudem exklusive Vertriebspartner in Griechenland, Australien und Neuseeland gewinnen und bereitet sich auf Vertriebspartnerschaften in Südafrika, Benelux, UK und Kanada vor. Auch die USA (mit 25 Millionen Menschen, die Tinnitus erfahren haben, der länger als fünf Minuten anhielt) habe man bereits im Blick.

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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.

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„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.“

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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.“

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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.

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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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