06.04.2018

Analyse: AI erobert langsam KMU und Institutionen

In Österreich ist das Interesse an AI voll entbrannt. Noch kennt man in erster Linie Projekte der großen Konzerne. Doch auch KMU und öffentliche Einrichtungen nutzen die Technologie, trauen sich aber noch kaum aus der Deckung. Und alle brauchen das Knowhow der Startups.
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AI
(c) fotolia.com - phonlamaiphoto - Die Zukunft spricht AI.

Bei Menschen wie Jai Menon gehört der Optimismus zur Jobbeschreibung: „Wir haben die Vision, dass 2018 beim Arztbesuch nicht nur eine Gewebeprobe entnommen wird, sondern nach einer Genanalyse auch gleich die individuell richtige Therapie begonnen werden kann“. Menon war beim Gespräch mit dem Brutkasten in Austin, Texas, vor rund zwei Jahren Forschungschef des US­-amerikanischen IT­-Konzerns Dell und arbeitete gemeinsam mit seinem Team an der dafür notwendigen Infrastruktur. Menon, heute beim Unternehmen Cloudistics, setzte sogar noch eins drauf: „Genanalyse wird bald günstiger sein, als die Toilette zu spülen – das Zitat ist aber nicht von mir“. In der dafür notwendigen Analyse von riesigen Datenmengen in Kombination mit Formen der künstlichen Intelligenz (AI) oder des kognitiven Computings, wie es immer öfter heißt, steckt unglaubliches Potenzial: für IT­-Firmen, für die Wirtschaft generell, die Gesellschaft und natürlich jeden Einzelnen – wie gerade die medizinischen Einsatzmöglichkeiten zeigen.

+++Artificial Intelligence: Können Maschinen kreativ sein?+++

AI: Weiter Weg, um die Medizin umzukrempeln

Diesen Visionen lässt sich bislang auch wenig entgegensetzen, denn viele Konzepte sind ja noch lange nicht so umgesetzt. „Alle stehen hier am Anfang“, sagt Isabell Kunst. Sie ist CEO des österreichischen Unternehmens Xephor Solutions und befasst sich mit allgemeiner künstlicher Intelligenz. Das Unternehmen kann seit vergangenem Jahr von den Umsätzen leben und versucht dabei nicht, mit ausgefeilten Algorithmen riesige Datenbanken zu durchsuchen, sondern mit den Programmen die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns selbst nachzuempfinden und so kreativere und neuere Lösungen zu finden als mit anderen AI-Ansätzen. Und obwohl es noch ein weiter Weg ist, bis AI die Medizin so richtig umkrempelt, will sich Xephor Solutions strategisch trotzdem genau um diesen Bereich kümmern. Das Interesse für die neuen Technologien ist nun auch in der österreichischen Wirtschaft angekommen. Für die Wirtschaftskammer berät Kunst Unternehmen in Sachen künstlicher Intelligenz: „2016 war die Nachfrage kaum vorhanden. Das hat sich geändert“.

Künstliche Intelligenz als „heißes Eisen“

Diese Dynamik sehen auch andere: „Künstliche Intelligenz ist gerade ein heißes Eisen“, sagt zum Beispiel Klaus Schmid, Österreich-Chef des IT-Unternehmens NTT Data. Das Unternehmen bringt als Systemintegrator neben anderen Technologien auch AI in Unternehmen und war mit einer Masterclass Ende Februar beim AI Inside Summit in Wien vor Ort. Allein diese Veranstaltung hat gezeigt, dass AI auch ein Thema der heimischen Wirtschaft geworden ist. Nachdem also über Spracherkennung bis hin zu autonomem Fahren oder spielenden Computern bei Amazon über Google bis hin zu IBMs Watson die Rede war, ist AI nun auch hierzulande ein strategisch wichtiges Thema. „Die Idee für den Gipfel kam am Rückweg aus dem Silicon Valley“, erzählt Veranstalter Haimo Lorenz von Uberall Scene Development im Interview mit dem Brutkasten. Da in den USA schon so viel passiert sei, stellte sich ihm unweigerlich die Frage nach der Situation in Österreich. Hier denkt man zuerst an Projekte in den großen Unternehmen. „Die Umsetzung von AI-Projekten benötigt, genauso wie andere Technologien – zum Beispiel Robotics –, einen Hebel, der den Einsatz sinnvoll macht“, erklärt Gerald Dipplinger, beim Beratungsunternehmen PwC für neue Technologien zuständig.

2030 bis zu 15.7 Billionen US-Dollar an Wertschöpfung durch künstliche Intelligenz

Wenn sich beispielsweise nur ein Standardprozess mit der neuen Technologie vereinfachen lasse, dann sei das wirtschaftlich betrachtet manchmal einfach nicht rentabel. Je größer aber ein Unternehmen, desto größer sei oft der Hebel. Dann würden die Ansätze ihr volles Potenzial ausspielen. Das Potenzial ist in Zahlen gemessen enorm: 2030 wird AI weltweit mit 15,7 Billionen US-Dollar zur Wertschöpfung beitragen, so eine PwC-Studie. Dabei kommen etwa 6,6 Billionen US-Dollar lediglich durch höhere Produktivität zustande. Eine Studie von NTT Data wiederum kommt zu dem Ergebnis, dass bereits in den nächsten zwei Jahren etwa 75 Prozent aller Arbeiter mit intelligenten Assistenten arbeiten werden und dass bereits heute in der Forschung ein Großteil der Systeme zumindest in einem Bereich auf AI-Ansätzen beruht. Und natürlich werden die Systeme auch schon in der Wirtschaft genutzt. Dies zeigt etwa ein Blick in den Unternehmensalltag von PwC: AI ist längst in der Steuerberatung angekommen. Dabei werden alle Rechnungen automatisch analysiert – nur Auffälligkeiten landen in der Folge noch beim menschlichen Experten. Im Kern geht es darum, die Spezialisten nicht mit Standardprozessen zu beschäftigen, sondern sie für die Fragen freizuspielen, die so komplex sind oder interpretiert werden müssen, dass ein Computer damit allein nicht fertig wird. Die Computer lernen aber laufend, immer bessere Ergebnisse auszugeben und immer mehr Prüfungen selbst durchzuführen.

AI hält in Institutionen Einzug

An einem ähnlichen System arbeitet die österreichische Sozialversicherung. Sie verfügt über einen schier unglaublichen Datenschatz, den es nun gilt, im Sinne der Kunden mit AI zu nutzen. „In unserem ersten Projekt werden wir die Erstattung von Wahlarztkosten stärker automatisieren und damit die Abwicklung beschleunigen“, erzählt Martina Paul von ITSV, dem IT-Serviceprovider der Sozialversicherung. Mittels Texterkennung werde die AI die eingereichten Rechnungen und deren relevante Informationen erkennen und Leistungen plausibilisieren. „Das schluckt momentan noch sehr viele Arbeitsstunden“, sagt Paul. Es sind Beispiele ganz im Sinne der Wirtschaftlichkeit, und sie schließen dabei von vornherein auch die größte Angst aus. Zuletzt haben ja Prominente wie Stephen Hawking oder Elon Musk vor der Macht dieser Systeme gewarnt. „Das System darf nicht zur Blackbox werden“, sagt Gerald Dipplinger. Es müsse zwar selbst lernen, die Entscheidungsfindung bleibe dabei aber nachvollziehbar. Um dieses Verstehen geht es auch bei anderen Beispielen: „Der Berater holt den Anrufer emotional ab“, sagt Klaus Schmid über ein gemeinsames Projekt mit Wiener Wohnen. AI wird hier im Callcenter eingesetzt. Aber anstatt mit einem Computer zu sprechen, spricht der Anrufer mit einem Mitarbeiter, der sich um die emotionale Ebene kümmert. Das System hört mit und gibt auf Stichwort mögliche Lösungen aus.

„Ich brauche einen langen Atem und einen entsprechenden Use Case“

„Bei Wiener Wohnen gibt es über 3.000 Geschäftsprozesse. Ein Kundendienstmitarbeiter müsste alle kennen“, sagt Schmid. Mit Unterstützung muss es der Mitarbeiter gar nicht versuchen, sondern er liefert die emotionale Brücke zwischen Kunden und Unternehmen und stimmt den idealen Lösungsweg ab. Ist im Winter die Heizung oder ein Fenster kaputt, kann der Mitarbeiter mitfühlen, der Computer sagt aber, welche Schritte als Nächstes erledigt werden. Hier ist der Hebel längst groß genug für die erfolgreiche Integration von AI. Es ist ein großes Projekt für ein großes Unternehmen – Wiener Wohnen betreut 220.000 Wohnungen. Die Technologie stammt dabei vom Startup Deep Search. „AI ist grundsätzlich Open Source“, sagt PwC-Experte Dipplinger. Sie könne von jedem Unternehmen genutzt werden. Aktuell funktioniere es im Kontext großer Unternehmen aber am besten. „Ich brauche einen langen Atem und einen entsprechenden Use Case“, so Dipplinger. PwC hat etwa weltweit 237.000 Mitarbeiter und in Österreich immerhin noch knapp 1.000. Um diese freizuspielen, lohnen sich auch höhere Investitionen.

„KMU’s trauen sich noch kaum aus der Deckung“

Der Blick auf die Großen trügt allerdings: Wie NTT Data kooperieren viele Konzerne längst mit kleineren Anbietern. Dies werde sich noch verstärken, sagt Schmid. Die Systeme seien so spezialisiert, dass es dafür auch absolute Spezialisten brauche. Der Schein trügt auch deshalb, weil AI auch in den KMU längst angekommen ist. Hans Sailer, Österreich-Chef der Innovationsagentur Hyve, kommt als Initiator des M2M-Forums oft mit Unternehmen ins Gespräch. Aktuell hätten einige bereits AI-Projekte laufen. „Die KMU’s trauen sich aber noch kaum aus der Deckung“, sagt Sailer und verweist auf ein Projekt der Hyve-Tochter Tawny, wo es um das Erkennen von Emotionalität geht. Durchgeführt wurde es mit Unterstützung von Red Bull. Aufklärung kann hier der AI Inside Summit bringen, mit Beispielen wie dem Sachverständigenbüro Ernst Stibl aus Lunz am See. Das Unternehmen mit 150 Mitarbeitern untersucht Schäden an Autos und nutzt dabei auch AI. Bald soll es mehr Beispiele aus Österreich geben – ein nächster AI-Gipfel könnte aufgrund des großen Interesses sogar noch dieses Jahr stattfinden.

+++ Wo steht die Artificial Intelligence wirklich? +++


Dieser Artikel erschien in gedruckter Form im aktuellen Brutkasten Magazin #6

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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

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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.

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.


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Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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