25.04.2017

4 Gamechanger: Die Wiener Marx Halle als Startup-Spielwiese

Virtual Reality Brillen, Bio-Burger und Pitches – hip spielt es sich ab in der Marx Halle im dritten Wiener Gemeindebezirk. Zum zweiten Mal veranstaltet heuer Puls4 das 4 Gamechanger“-Festival .
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Wer in der heimischen Startup-Szene etwas auf sich hält, kann es sich eigentlich nicht leisten, nicht da zu sein. (c) Puls4

Das Puls4-Format “4 Gamechanger”  solle Startups, Webstars und Visionären eine Bühne geben, heißt es auf Veranstalterseite. Und wie es für die Startup-Szene Usus ist, steht auch dieses Festvial im Zeichen des Wachstums. Bei der Erstauflage im Vorjahr begnügte man sich mit einem Veranstaltungstag, dieses Jahr sind es bereits vier. Platztechnisch hat sich ebenso einiges getan. Nationale und internationale Startups reihen sich mit einer Vielzahl von Ständen aneinander. Wenig überraschend waren viele der ausstellenden Unternehmen Teilnehmer der Puls4 –Startup Show „2 Minuten 2 Millionen“. Aber auch die großen traditionellen Unternehmen zeigen sich von ihrer verspielten Seite. Die Erste Bank stellt beispielsweise ein übergroßes Luftkissen zur Verfügung, in dem sich motivierte Teilnehmer auspowern können.

+++ Was Randi Zuckerberg und Parov Stelar mit Startups aus Österreich zu tun haben +++


Dienstag, 25. April – Festivaltag #4

Es wird politisch

Am vierten und letzten Festival-Tag stehen nicht nur einige Politiker, etwa Christian Kern, Sebastian Kurz, Alexander van der Bellen und Muna Duzdar, auf der Bühne. Auch die zentralen Fragen bei den Panels betreffen Themen, mit denen sich die Politik jetzt und in naher Zukunft auseinandersetzen muss. So startet der Tag gleich auch mit einer Panel-Discussion zum Thema “social media hacks democracy”, an unter anderem Mark Zuckerbergs Schwester und ehemalige Facebook-Marketing-Chefin Randi Zuckerberg teilnimmt. Die Frage der Diskutanten, noch unter dem Eindruck der US-Präsidentschaftswahl: “Wie stark können social media Wahlen beeinflussen?” Beim Thema bleibt auch die anschließende Panel-Discussion zu “Alternative Facts”, ebenfalls mit Beteiligung von Zuckerberg.

Cyborgs: Teil der Evolution oder Perversion

Spannend geht es auch am Nachmittag weiter. Als Keynote-Speaker steht Neil Harbisson, der erste anerkannte Cyborg, auf der Bühne. Farbenblind geboren kann er über ein Implantat nicht nur das für alle sichtbare Farbspektrum, sondern etwa auch ultraviolett und Infrarot wahrnehmen. In naher Zukunft will er sich ein künstliches Organ zur Wahrnehmung der Zeit implantieren lassen. Bei der Panel-Discussion zum Thema “part man – part machine: Wann sind wir unsterblich?” sorgt Harbisson dann für jede Menge Widerspruch. Seine Ansicht, der Mensch könne sich durch neue Organe und Implantate stetig bis zur Perfektion verbessern, wird nicht geteilt. Sieht Harbisson sein Vorgehen als Teil der menschlichen Evolution, sieht Mitdiskutant Gerd Leonhard den Vorgang als “Downgrade” des menschlichen Körpers. “Wenn ein Beinloser Prothesen bekommt, mit denen er schneller rennen kann, als andere, ist es das Eine. Wenn sich jemand die Beine abschneidet, um diese Prothesen zu bekommen, ist das Perversion”, sagt Leonhard.

Hermann Hauser: “Große Marken in der Kategorie von Mercedes, BMW oder VW werden in fünf bis zehn Jahren verschwunden sein.”

Artificial Intelligence: Von Dystopien und Chancen

Mit dem Themenblock Blockchain und Artificial Intelligence (AI) geht es hochpolitisch weiter. Puls4-Moderatorin Manuela Raidl, die die Diskussion zum Thema “Ist der Computer der bessere Mensch” leitet, greift für ihre Fragen auf diverse Hollywood-Dystopien zum Thema zurück – und sie wird entsprechend bedient. Im Panel herrscht Übereinstimmung: Die Gefahr der AI sei nicht zu unterschätzen. Etwa 2020 werde AI Menschen erstmals in allen Bereichen überlegen sein, sagt Investor Hermann Hauser etwa. Dann gelte es, vorbereitet zu sein und “die richtigen Ziel zu definieren”, doch darin seien Menschen schlecht. Hauser sieht primär aber die Old Economy in Gefahr: “Große Marken in der Kategorie von Mercedes, BMW oder VW werden in fünf bis zehn Jahren verschwunden sein”, sagt er im Bezug auf selbstfahrende Autos. Besonders intensiv wird die Diskussion beim Thema AI und Ethik. Es seien große Corporates, die den Maschinen momentan sagen würden, was sie tun sollen, und denen ginge es um Profit und Shareholder-Value, sagt etwa Matt Lerner von 500Startups.

Digitalisierung: Was sind die Folgen für die Gesellschaft?

Etwas unmittelbarer als die mögliche Machtübernahme durch AI, sind die Probleme und Chancen, die am späten Nachmittag und Abend diskutiert werden. Welche Auswirkungen die Digitalisierung etwa auf den Arbeitsmarkt hat, diskutieren unter anderem Staatssekretärin Muna Duzdar und Andreas Weinberger von Uber. Die zentrale Frage: Kann die Digitalisierung durch neue Jobs den von ihr verursachten Verlust an Arbeitsplätzen ausgleichen? Besonders prominent besetzt ist die letzte Diskussion des Tages: Außenminister Sebastian Kurz und Oskarpreisträger Forest Withaker sitzen mit anderen im Panel zum Thema “digital inclusion: building bridges or generating gaps?”. Die Frage: Wie können mehr Menschen bei der Digitalisierung mitgenommen werden und davon profitieren?


Montag, 24. April – Festivaltag #3

Peter Bosek: “Am Fin-Tech Markt ist die Online-Bank „N26“ die einzige ernstzunehmende Konkurrenz für die Erste Gruppe.”

Pitches > Keynotes

Der heutige dritte Tag des Festivals steht ganz im Zeichen von Startups. Drei Pitching-Sessions finden über den Tag verteilt statt. Das bisher größte Interesse der Besucher gilt eben jenen Präsentationen der Jungunternehmer. Bei den Pitches ist im Bühnenraum kaum ein Platz zu finden. Das musste auch Erste-Bank Vorstandsmitglied Peter Bosek bei seiner Keynote-Speech erfahren. „Vorher bei den Startups waren mehr Leute im Publikum und ich soll Ihnen jetzt erzählen, dass ich nicht von gestern bin. Wie soll ich das machen“, scherzt Bosek. Er gibt den (dennoch zahlreich anwesenden) Zuhörern einen Einblick, wie man bei der Erste Gruppe mit dem Thema Digitalisierung und Datenverarbeitung umgeht. Am Fin-Tech Markt sieht Bosek in der Online-Bank „N26“ die einzige ernstzunehmende Konkurrenz und auch den einen oder anderen Seitenhieb auf die Raiffeisenbank lässt er sich nicht nehmen.

Redaktionstipps

Intensive Diskussion über Bitcoins

In der anschließenden Podiumsdiskussion zum Thema “Sind Banken von gestern“, entwickelt sich ein interessanter Schlagabtausch zwischen Startups und traditionellen Unternehmen. Startups wie Bitpanda sehen auf lange Sicht keinen Weg vorbei an der Onlinewährung „Bitcoins“.  Thomas Schaufler von der Erste Bank und auch Andrea Gritsch, Regulierungsexpertin von Wolf Theiss, stehen dem Thema skeptischer gegenüber. Vor allem in der Volatilität der recht jungen Onlinewährung sehen die beiden noch Risiken.

“Jedes Start-up lässt sich auf die Lösung eines konkreten Problems reduzieren.”

Hansmann, Altrichter und Co

In der Session “How to build a million-dollar-business” trafen sich die Aushängeschilder der heimischen Startup-Szene. Hansi Hansmann, Michael Altrichter (Stratup 300), Oliver Holle (Speedinvest) und Damon Crockney (Xseed Capital) sprachen darüber, was es eigentlich heißt ein Startup zu betreiben. „Jedes Startup lässt sich auf die Lösung eines konkreten Problems reduzieren”, sagt beispielsweise Business Angel Hansi Hansmann. Dass in der unternehmerischen Selbstständigkeit allerdings nicht immer alles eitel Wonne ist, beweist Damian Izdebski mit seiner Geschichte über das Scheitern seiner Firma DiTech. „Ich habe die Firma verloren, es war eine finanzielle Katastrophe, aber ich habe nie so viel über Unternehmertum gelernt wie mit dieser Pleite“, erzählt Izdebski.

Wer fehlt, verliert

Wer in der Startup-Szene etwas auf sich hält, kann es sich eigentlich nicht leisten, nicht da zu sein. Die Marx Halle hat sich für vier Tage sozusagen in ein Networking-Eldorado verwandelt – ähnlich wie es die Hofburg Anfang Juni im Zuge des Pioneers Festivals macht. Ein kleines Stelldichein mit einem Business Angel hier, ein Tête-á-Tête mit einem möglichen Investor da – in einer jungen kreativen Szene gehen auf jeden Fall die Gesprächsthemen nicht aus.

Tubolito und HELFERLINE zum Sieger gekürt

Die Jury der ersten Pitch-Session- bestehend aus Peter Bosek (Erste Bank Group AG), Michael Eisler (StartUp 300), Investorin Zissa Grabner, Marcus Grausam (A1) und Daniel Zech (SevenVentures) – kürte das Startup HELFERLINE zum Sieger der ersten Runde.
In der zweiten Runde konnte Tubolito die Jury für sich gewinnen – Peter Bosek, Marcus Grausam, Philipp Thurn und Taxis von Constantia New Business, und Daniel Zech.

Tubolito:
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HELFERLINE:
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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.

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