Abseits großer Labore: Wiener Forscher entwickelt KI-Modell „Noeum“
Ein in Wien entwickeltes KI-Sprachmodell erreicht in ersten Benchmark-Vergleichen Top-Platzierungen – entstanden ohne Investoren, Fördermittel oder Forschungsteam.
Große KI-Sprachmodelle entstehen in der Regel in gut finanzierten Forschungslabors mit umfangreichen Rechenressourcen. In Wien ist nun ein Projekt vorgestellt worden, das diesem Muster widerspricht. Mit Noeum wurde ein kompaktes KI-Sprachmodell veröffentlicht, das in Benchmark-Vergleichen mit internationalen Modellen der sogenannten Nano-Kategorie mithalten kann.
Entwickelt wurde Noeum vom in Wien ansässigen KI-Forscher Bledar Ramo. Das Projekt entstand bislang ohne institutionelle Förderung, Risikokapital oder ein Team. Nach Angaben des Entwicklers handelt es sich um eine vollständig eigenfinanzierte Forschungsinitiative.
Entwicklung außerhalb etablierter Strukturen
Noeum befinde sich aktuell in einer frühen Forschungsphase, eine formale Unternehmensstruktur existiere noch nicht, ebenso wenig ein erweitertes Entwicklerteam. Die bisher angefallenen direkten Kosten beziffert Ramo auf rund 2.000 Euro, vor allem für Rechenleistung und Serverinfrastruktur.
„Das Projekt ist derzeit vollständig eigenfinanziert und wurde ausschließlich von mir selbst entwickelt“, erklärt Ramo. Perspektivisch werde jedoch geprüft, ob und in welcher Form sich daraus ein Startup entwickeln lasse.
Nano-Modell als technischer Nachweis
Die aktuell veröffentlichte Version trägt den Namen Noeum-1-Nano. Dabei handelt es sich um ein besonders kleines Sprachmodell, das auf Effizienz und lokale Ausführung ausgelegt ist. Solche Modelle werden häufig dort eingesetzt, wo Rechenressourcen begrenzt sind oder Daten nicht in externe Cloud-Infrastrukturen ausgelagert werden sollen.
Noeum-1-Nano wurde mit mehreren internationalen Modellen ähnlicher Größe verglichen, darunter Qwen 0.5B, TinyLlama und BLOOM-1B. In diesen Vergleichen erreichte das Wiener Modell laut Ramo in zwei Benchmark-Kategorien den ersten Platz und zeigte insgesamt eine konkurrenzfähige Leistung, obwohl es mit deutlich weniger Trainingsdaten und Rechenbudget trainiert wurde.
Das Nano-Modell sei dabei vor allem als Machbarkeitsnachweis zu verstehen. Ziel sei es, zu zeigen, dass sich leistungsfähige Sprachmodelle auch mit begrenzten Mitteln entwickeln lassen.
Fokus auf Effizienz und Verlässlichkeit
Inhaltlich setzt Noeum weniger auf Größe als auf Effizienz und Zuverlässigkeit. Geplant seien zusätzliche technische Mechanismen, die insbesondere für fachlich anspruchsvolle oder sicherheitskritische Anwendungen relevant sein sollen. Dazu zählen Verifikationsschichten für technisch-naturwissenschaftliche Antworten sowie sogenannte rekursive Reasoning-Architekturen, die Fehler während der Inferenz erkennen und korrigieren sollen.
Nach Einschätzung des Entwicklers fehlen solche Mechanismen bei vielen heute verbreiteten Sprachmodellen, was deren Einsatz in sensiblen Bereichen einschränke. Entsprechend richtet sich Noeum nicht primär an den Massenmarkt, sondern an spezialisierte Anwendungen.
Lokale KI für sensible Einsatzbereiche
Noeum ist Open Source und so konzipiert, dass es vollständig ohne Cloud-Anbindung betrieben werden kann. Das sei insbesondere für Branchen relevant, in denen Datenschutz, geistiges Eigentum oder regulatorische Anforderungen eine zentrale Rolle spielen.
Als mögliche Einsatzfelder nennt Ramo unter anderem Pharma, Logistik und Verteidigung. In diesen Bereichen werde zunehmend nach KI-Systemen gesucht, die auch in abgeschotteten oder instabilen Netzumgebungen zuverlässig funktionieren.
„Gerade diese Branchen benötigen On-Device-Intelligenz, um vollständige Datensouveränität zu gewährleisten“, so Ramo.
Nächste Schritte noch offen
Langfristig ist vorgesehen, auf Basis von Noeum ein größeres, voll skaliertes Modell zu entwickeln. Dieses soll multimodal, mehrsprachig und mit erweiterten Reasoning-Funktionen ausgestattet sein. Für die Umsetzung dieses Schritts wären jedoch zusätzliche Ressourcen notwendig.
Zwischen Empathie und KI-Skills: Innox-Gründer Hans Sailer über den Wandel des Innovationsmanagements
Hans Sailer hat mit Innox ein Netzwerk aufgebaut, das Innovationsmanager:innen aus Österreich, Deutschland und der Schweiz branchenübergreifend zusammenbringt. Im Interview spricht er über den Wandel seiner Zunft, über Corporate Venturing zwischen Hype und langem Atem und darüber, warum Innovationsmanager:innen künftig KI-Agenten orchestrieren werden.
Zwischen Empathie und KI-Skills: Innox-Gründer Hans Sailer über den Wandel des Innovationsmanagements
Hans Sailer hat mit Innox ein Netzwerk aufgebaut, das Innovationsmanager:innen aus Österreich, Deutschland und der Schweiz branchenübergreifend zusammenbringt. Im Interview spricht er über den Wandel seiner Zunft, über Corporate Venturing zwischen Hype und langem Atem und darüber, warum Innovationsmanager:innen künftig KI-Agenten orchestrieren werden.
Innox-Gründer Hans Sailer. (c) brutkasten / Haris Dervisevic
Wer Innovationsmanagement hört, denkt an Methoden, an Design Thinking, Scouting, Stage Gates. Hans Sailer nennt etwas anderes zuerst: Empathie. Ohne Draht in die Fachabteilungen und in den Vorstand komme man nicht weit, weil dort das Wissen liege. Sailer hat mit Innox ein Netzwerk aufgebaut, in dem sich Innovationsmanager:innen aus Österreich, Deutschland und der Schweiz austauschen, und dabei beobachtet, wie sich ihre Rolle laufend verändert hat: von Ideenmanagement über Open Innovation bis zum Corporate Venturing.
brutkasten: Was war der ausschlaggebende Grund, Innox zu gründen? Gab es eine Vision oder hat sich das organisch entwickelt?
Hans Sailer: Es hat keine Vision gegeben. Am Anfang war einfach ein Treffen von fünf Firmen, die sich austauschen wollten. Dabei waren A1, Magna, Siemens, Erste Bank und der ÖAMTC. Wir sind von einer Firma zur anderen gefahren und haben uns zum Beispiel angehört: Wie macht Siemens Innovation, welche weltweiten Ideen-Wettbewerbe gab es, was waren die Learnings? Mich hat das persönlich immer interessiert, ich hatte damals kein Geschäftsinteresse. Aus diesen fünf Firmen hat dann jeder gesagt: „Du, ich kenne da noch einen, kann die oder der mitgehen?“ So ist das über die Jahre gewachsen. Ich habe das fast zehn Jahre ohne Geschäftshintergrund gemacht, das war privates Vergnügen. Wir haben sogar eine Reise nach Hamburg gemacht und das Airbus Innovation Lab besucht.
Wann kam der Schritt in die Selbstständigkeit?
Irgendwann hat Casinos Austria gesagt: „Warum machst du dich nicht selbstständig?“ Da habe ich mir gedacht: Jetzt bin ich fünfzig. Wenn ich es jetzt nicht mache, dann mache ich es nie. Also habe ich gekündigt und mich selbstständig gemacht. Und dann ist es richtig losgegangen, weil ich gesehen habe, was passiert, wenn du deine ganze Energie konzentriert in eine Sache legst. Gleichzeitig kam die Pandemie. Ich habe geschaut: Was kann ich einem Innovationsmanager jetzt liefern, was er gut brauchen kann? Wir haben digitale Austausch-Treffen organisiert, bei denen Firmen erzählt haben, welche Plattformen sie verwenden. Und ich habe gesehen: Online erreichst du viel mehr Leute. Da ist es auch in Deutschland losgegangen. Die deutschen Firmen tauschen sich genauso gerne aus wie die Österreicher und die Schweizer.
Was braucht ein guter Innovationsmanager, eine gute Innovationsmanagerin?
Das Wichtigste ist Empathie. Weil er oder sie Zugänge ins ganze Unternehmen braucht, ob zum Vorstand oder in eine Fachabteilung. Wenn man diesen Draht nicht aufbauen kann, wird es ganz schwierig, denn das Know-how liegt in den Fachabteilungen. Eine große Unterscheidung, die man machen muss: Bin ich Innovator:in oder bin ich Innovation Facilitator:in? Das war am Anfang oft stark verschwommen. Die Rolle der Innovationsmanager:innen hat sich seither laufend geändert und ändert sich gerade wieder extrem stark.
Inwiefern?
Als ich angefangen habe, gab es die ganzen Venturing-Bestrebungen noch gar nicht. Venturing ist in großen Firmen in der M&A-Abteilung passiert. Damals ging es in Corporates eher um Ideenmanagement-Plattformen und das Nutzen der internen Intelligenz, bald kam Open Innovation mit allen externen Stakeholdern, dann ist Design Thinking aufgekommen und ein verbessertes Trend- und Foresight-Management. Ab etwa 2015 kam das Venturing dazu, und plötzlich musstest du wissen: Wie kooperiere ich mit einem Startup? Wie bewerte ich ein Startup? Dieses Know-how hat ein Innovationsmanager vorher nie gebraucht. Das war auch für Corporates keine leichte Aufgabe, da ist viel Geld für diese Learnings ausgegeben worden.
Hans und Karin Sailer von Innox im Gespräch mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher. (c) brutkasten / Haris Dervisevic
In dem Zusammenhang fällt oft der Begriff „Innovationstheater“.
Da muss man vorsichtig sein. Natürlich kann man Sichtbarkeit überbetonen, dann ist es Theater. Aber wenn ich nicht sichtbar mache, was meine Innovationsabteilung leistet, werde ich nicht wahrgenommen, und dann arbeiten die Abteilungen auch nicht gerne mit mir. Das ist ein feiner Grat. Wir haben oft erlebt, dass die Sichtbarkeit über externe Medien größer war als intern: Ohne Artikel in einer Zeitung bist du in der eigenen Firma gar nicht aufgefallen. Bei denen, die nie etwas auf die Straße gebracht haben, bin ich beim Vorwurf des Innovationstheaters dabei. Aber das wollte auch nie jemand bewusst.
Wie ordnest du Corporate Venturing in Österreich im Vergleich zu Deutschland ein?
Die Deutschen sind ein bisschen mutiger, haben vielleicht auch mehr Geld und nehmen Dinge als Erste in die Hand. Projekte, die wir bei der Innovationsagentur Hyve in Deutschland gemacht haben, haben wir zwei Jahre später in Österreich umgesetzt. Das Venturing ist dort schneller losgegangen, aber auch bei uns wurde es in einigen Corporates ordentlich aufgezogen. Dass Venturing auch ein Hype war, ist unbestritten, und wie bei jedem Hype gibt es Gewinner und Verlierer. Aber man kann aus heutiger Sicht nicht sagen: Das bringt nichts, das muss zurückgefahren werden. Man muss fragen: Wie gut ist es gemacht worden? Wenn du etwas komplett Neues herausbringst, brauchst du mindestens sieben Jahre, bis du damit etwas verdienst. Diesen langen Atem haben wenige Firmen. Jede Firma muss für sich draufkommen, ob das Vehikel zu ihr passt. Nur weil es bei einer anderen funktioniert hat oder nicht, heißt das nichts für die eigene.
Welchen Stellenwert hat Innovation in der aktuellen Wirtschaftskrise?
Dass Innovation näher ans Kerngeschäft geführt wird, ist sichtbar. In Krisen wird üblicherweise viel zusammengefahren, das hat man in der Pandemie ganz stark gesehen. Aber es kommt der Punkt, an dem alle Firmen sagen: „Ohne Innovation werden wir das nicht schaffen.“ Dann werden Innovationsabteilungen wieder größer aufgestellt, und diese Schwankungen tun mir oft weh. Ganz schlimm ist es, wenn eine Abteilung komplett aufgelöst wird. Dann verlierst du oft die Personen, die die kurzen Wege in die Firma hatten. Bis sich das jemand Neuer wieder erarbeitet hat, vergehen zwei Jahre. Das wird oft übersehen, wenn man zusammenspart. Vorteile durch Innovation erhalte ich dann nicht schnell auf Knopfdruck.
Und welche Rolle spielt KI?
So ein gutes Hilfsmittel hatten wir noch nie. Ich glaube, dass das Innovationsmanagement dadurch gerade wieder eine spannende Rolle bekommt. Die IT ist der technologische Enabler, aber nicht die Abteilung, die für die Transformation sorgt. Innovationsmanager:innen werden in Zukunft Orchestratoren von mehreren KI-Agenten sein: ein Agent für Foresight, einer für Patentprüfungen, einer für Potenzialanalysen. Wofür du früher zwei Wochen oder einen Monat gearbeitet hast, das bekommst du plötzlich in ein paar Minuten. Dann wird die Entscheidungsgeschwindigkeit zum KPI: Wie schnell kann ich mich auf ein Thema festlegen? Innovationsmanager:innen brauchen künftig eine Ahnung von Vibe Coding und davon, wie man KI-Agenten bestmöglich verwendet. Aber genauso muss man wissen, wie die eigene Firma tickt. Nur weil eine neue Technologie kommt, ist sie nicht sofort erfolgreich. Es geht immer mit dem Tempo, in dem du die Transformation machst. KI alleine wird dabei aber auch nicht die eierlegende Wollmilchsau sein. Entscheidend wird das Thema Ownership: Wer schnallt sich Ideen um und läuft die notwendigen Extrameilen, und wie realisiert man sie dann gemeinsam? Da wird es weiter Menschen brauchen, die ihre Firmen gut kennen, Know-how und ein Feingefühl für People-Management haben.
Ihr habt Ende August wieder euer Summercamp veranstaltet, diesmal bei der Austria Wirtschaftsservice (aws) und der FFG. Was ist die Idee hinter dem Format, und was waren heuer die wichtigsten Erkenntnisse?
Das Summercamp dient dem Zweck, sich mit möglichst vielen Innovationsmanager:innen aus anderen Unternehmen und anderen Branchen zu vernetzen, auf die man sonst nicht zugehen würde. Genau dieser Cross-Industry-Austausch ist wichtig, um neue Impulse zu bekommen und Partner für gemeinsame Projekte zu finden. Wir machen das mit interaktiven Übungen zu aktuellen Innovationsthemen, das ist ein bisschen wie zwei Tage intensives Speed-Dating mit ganz viel positiver Energie. Heuer waren wieder knapp 100 Personen dabei, die ihr Wissen teilen und offen über ihre Erfahrungen sprechen. In den Sessions ging es an den Beispielen AVL Creators Co-Lab und Wiener Stadtwerke um erfolgreiche Cross-Industry-Kooperationen, mit dem Lufthansa Innovation Hub um AI Augmented Leadership und mit Miele um Intrapreneurship versus Venture Building. aws und FFG stellten gemeinsam mit Infineon, Bionic Surface und XBC erfolgreiche Förderprojekte vor.
Unsere wichtigste Erkenntnis: Die Zusammenarbeit in Ökosystemen bringt Unternehmen viele Vorteile, dafür braucht es aber das Commitment aller Beteiligten, vor allem des oberen Managements, sowie eine gute Orchestrierung und moderierte Begleitung. Wir haben außerdem gesehen, dass Förderorganisationen Firmen mit ganz unterschiedlichen Services unterstützen, nicht nur mit Finanzierungen. Und KI bringt sehr unterschiedliche Erwartungshaltungen ins Unternehmen: Was sich das Management vorstellt und was in den Abteilungen tatsächlich möglich ist, liegt in der Praxis oft weit auseinander. Eine wesentliche Aufgabe der Innovationsabteilungen ist es, voranzugehen, gesichertes Wissen aufzubauen, mit der schnellen Entwicklung Schritt zu halten und eine vorteilhafte KI-Nutzung breit in der Firma zu etablieren.
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