11.08.2017

Wirtschaftswachstum durch Künstliche Intelligenzen

In Kooperation mit Venionaire Capital veröffentlicht der Der Brutkasten eine vierteilige Artikelserie zum Thema Künstliche Intelligenz. Dabei spannen wir den Bogen von wirtschaftlichen Aspekten über Funktionsweise von KI zur aktuellen Forschung und der Zukunft von Künstlicher Intelligenz.
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Arbeit, KI, AI, Künstliche Intelligenuz, Artificial Intelligence
(c) zapp2photo/ fotolia.com

„Hasta la vista, baby!“— der Terminator wird noch immer gerne für die Bebilderung zahlreicher Artikel zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) genutzt. Abgesehen von diesem viel bemühten Motiv sind digitale Anwendungen, die aus eigenen Erfahrungen lernen können, längst eine Schlüsseltechnologie geworden. Erfreulicherweise spielen auch einige österreichische Startups in Zusammenarbeit mit dem ÖFAI (Österreichisches Forschungsinstitut für Artificial Intelligence) mit. Dazu zählt etwa der Projekt-Messenger des Startups Grape, der sich nahtlos in die internen Abläufe und Software-Umgebungen einbinden lässt und eine sichere Kommunikation zwischen Kollegen ermöglicht. Das Startup konnte erst vor kurzem die Wiener Stadtwerke als Kunden gewinnen – Der Brutkasten berichtete. Die beiden Seedcamp-Startups Yodel.io und oratio automatisieren zum Teil die aufwendige sprachliche (Voicebot) und schriftliche Kommunikation (Chatbot) zwischen Kunden und Unternehmen.

Weltweit starker Anstieg an Investments

KI ist ein globales Thema, egal ob beispielsweise bei der Fortbewegung mit dem Google Car, in Finanzfragen mit dem polnischen Unternehmen Creamfinance oder in der Bildung mit dem schwedischen Startup Lexplore. Die International Data Corporation sieht das US-Marktpotential für Künstliche Intelligenz in drei Jahren bei circa 34 Milliarden Euro und das Managementberatungs- und Technologieunternehmen Accenture schätzt, dass KI alleine in Deutschland 1,6 Prozent zum Wirtschaftswachstum bis 2035 beitragen wird, während dieser Wert für die Automobilbranche bei 3 Prozent liegt.

Verständlich, dass Investoren schon längst auf den Zug der intelligenten Maschinen aufgesprungen sind. Während im Jahr 2014 noch 2,7 Milliarden Euro investiert wurde, sind es 2016 bereits über 5 Milliarden Euro.

Redaktionstipps

KI-Investments im deutschsprachigen Raum

Leider weist Europa auch beim Thema Künstliche Intelligenz noch einen deutlichen Abstand zu den USA auf, wo mehr als 62 Prozent aller KI-Deals in 2016 abgeschlossen wurden. Europa holt jedoch langsam auf, auch aufgrund eines gewissen Trump-Effekts. Wir haben uns dazu die größten Finanzierungsrunden im Jahr 2017 von Startups aus Europa angesehen.

Die größte Finanzierungsrunde 2017 schloss laut Pitchbook die deutsche Kreditech mit rund 138 Millionen Euro ab. Das Unternehmen bietet Menschen Zugang zu Krediten an, die Schwierigkeiten mit dem Bonitätsnachweis haben. An zweiter Stelle befindet sich Benevolent.ai mit einer Investition von 85 Millionen Euro. Das Unternehmen ist weltweit führend in der Entwicklung und Anwendung Künstlicher Intelligenz für wissenschaftliche Innovation. Auf dem dritten Platz kommt alteryx, ein Unternehmen das im Bereich Self-Service Datenanalytik tätig ist und eine Investition von 72 Millionen Euro nachweisen kann. In Österreich sind die Summen entsprechend kleiner. Die höchste Investitionen in heimische KI-Startups wie zum Beispiel FRUX, Kiwi Security, oder Cortical.io spielten sich im sechs- bis siebenstelligen Bereich ab.

Mit intelligenten Maschinen leben

Marktforschungsinstitute wie Tractica und MarketsAndMarkets haben eine starke Umsatzsteigerung im Segment der KI für den Zeitraum zwischen 2016 und 2025 prognostiziert. Deep Learning, Robotics, Personal Assistance und NLP sollen im Jahr 2025 bereits Umsätze von bis zu 31,5 Milliarden Euro weltweit erwirtschaften. Intelligenten Maschinen sind unweigerlich im Kommen, auch wenn es berühmte Warner der derzeitigen Entwicklungen wie etwa Elon Musk gibt.

More to come…

Im nächsten Teil der Artikelserie „Künstliche Intelligenz“ beschäftigen wir uns mit der Sensorik, der Verarbeitung und dem Verständnis. Wie also KI wirklich funktioniert und wo sie eingesetzt wird.

Über die Autoren

Dieser Artikel ist Bestandteil einer von Venionaire Capital verfassten vierteiligen Serie über Künstliche Intelligenz für Der Brutkasten. Autoren sind Aleksandar Vucicevic (Senior Analyst), Sarah Grandits (Marketing Assistant), Fabian Greiler (Junior Partner) und Berthold Baurek-Karlic (Managing Partner).

Venionaire hat sich auf die Innovationsberatung, Corporate Startup Engagement und das Management von Venture Capital Fonds für Dritte spezialisiert. Mit Partnern der KPMG Österreich hat Venionaire zudem das Investorennetzwerk European Super Angels Club gegründet, der in geschäftlichen Beziehungen mit im Text genannten Startups Yodel.io, Grape und oratio steht.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

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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